mobilenetV3项目

MobileNetV3是由Google团队在2019年提出的，是MobileNet系列的第三个版本。它的参数是由NAS（network architecture search）搜索获取的，在ImageNet分类任务中和V2相比正确率上升了3.2%，计算延时还降低了20%。MobileNetV3有两个版本，一个是Large，一个是Small，分别适用于不同的场景。MobileNetV3的特点包括：
1.使用了NAS搜索获取的参数，提高了准确率和计算效率。
2.引入了h-swish激活函数，相比ReLU激活函数，计算速度更快，准确率更高。
3.引入了多尺度卷积，可以在不同的尺度上提取特征，提高了准确率。
4.引入了Squeeze-and-Excitation模块，可以自适应地调整通道的权重，提高了准确率。
5.引入了hard example mining，可以更好地处理难样本，提高了准确率。
6.支持端到端部署在Android（MNN）和iOS（CoreML）移动设备上。