mobilenetv3几层卷积

MobileNetV3 是谷歌在 2019 年提出的一种轻量级卷积神经网络模型，用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。MobileNetV3 的主要贡献在于引入了多个新的设计策略，包括借鉴了 AutoML 的思想来自动搜索模型架构，同时还采用了移动端硬件的特点来进行优化。

MobileNetV3 包含了多个卷积层，其中最重要的是 Squeeze-and-Excitation 模块和 Inverted Residual Block。Squeeze-and-Excitation 模块是一种轻量级的注意力机制，用于增强特征图中重要的通道信息。Inverted Residual Block 则是一种针对深度学习模型压缩的技术，通过使用 bottleneck 和 depthwise convolution 来减少计算量和参数数量。

在 MobileNetV3 中，常用的卷积层有以下几种：
1. 1x1 卷积层：这种卷积层的作用是进行通道数的变换和特征的降维，通常用于在不同阶段进行特征提取和压缩。
2. 3x3 DW 卷积层：这种卷积层是深度可分离卷积的一种，用于提取图像特征。DW 表示深度卷积和宽度卷积，先进行深度卷积，再进行宽度卷积。
3. 3x3 PW 卷积层：这种卷积层是普通的卷积层，用于提取图像特征。PW 表示点卷积，即只对单个像素进行卷积操作。