mobilevit和yolov5
时间: 2023-11-25 16:07:18 浏览: 39
MobileViT是一种基于Transformers的轻量级模型,主要用于图像分类任务。它使用了轻量级的注意力机制来提取特征,从而在保证较高精度的同时,具有更快的推理速度和更小的模型体积。MobileViT的应用潜力在移动设备上非常大。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5/Yolov7涨点技巧:MobileViT移动端轻量通用视觉transformer,MobileViTAttention助力小目标检测,涨...](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130898507)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
用mobilevit替换yolov7主干网络
MobileViT是一种轻量级的视觉Transformer网络,适用于移动设备和嵌入式设备。它由移动设备优化的ViT(Vision Transformer)的修改版本组成,用于高效的图像分类和目标检测。MobileViT的主干网络包含一个基于MobileNetV3的特征提取器和一个Transformer编码器。MobileNetV3用于提取特征图,而Transformer编码器用于对特征图进行建模。MobileViT的主干网络比YOLOv7更轻量级,可以在移动设备上进行快速的目标检测。
以下是使用MobileViT替换YOLOv7主干网络的代码示例:
```python
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import to_2tuple, trunc_normal_
from timm.models.vision_transformer import Mlp, DropPath, PatchEmbed, Attention
class MobileViT(nn.Module):
def __init__(self, img_size=224, num_classes=1000, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12,
num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.,
drop_path_rate=0., norm_layer=nn.LayerNorm):
super(MobileViT, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.patch_embed = PatchEmbed(
img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=3, embed_dim=embed_dim)
self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)
dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)]
self.blocks = nn.ModuleList([
Block(
dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias,
drop=drop_rate, attn_drop=attn_drop_rate, drop_path=dpr[i], norm_layer=norm_layer)
for i in range(depth)])
self.norm = norm_layer(embed_dim)
self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()
def forward(self, x):
x = self.patch_embed(x)
x = self.pos_drop(x)
for blk in self.blocks:
x = blk(x)
x = self.norm(x)
x = x.mean(dim=1)
x = self.head(x)
return x
class Block(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0.,
drop_path=0., norm_layer=nn.LayerNorm):
super(Block, self).__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(
dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
self.norm2 = norm_layer(dim)
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), out_features=dim,
act_layer=nn.ReLU, drop=drop)
def forward(self, x):
x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
return x
```
在这里,`MobileViT`类定义了MobileViT的主干网络,包含一个Patch Embedding层、多个Transformer Block层和一个全连接层。每个Transformer Block层包含一个多头自注意力层、一个前馈网络层和一个残差连接。与YOLOv7不同,MobileViT的主干网络是基于Transformer而不是卷积神经网络的。另外,MobileViT更加轻量级,适用于移动设备和嵌入式设备。
yolov5 mobilevit
MobileViT是一种轻量级的通用视觉转换器,用于移动设备上的视觉任务。它结合了轻量级卷积神经网络(CNN)和基于自我注意力的视觉变换器(ViT)的优势,旨在构建一个轻量级、低延迟的网络。通过解决ViT中的位置信息损失问题,MobileViT将卷积的局部信息提取优势和自注意力机制的全局信息提取能力结合起来。根据论文的描述,MobileViT具有高度轻量化和极快的推理速度。在ImageNet-1k数据集上,MobileViT以约600万个参数实现了78.4%的顶级精度,比MobileNetv3(基于CNN)和DeIT(基于ViT)在相同数量的参数下的精度分别高3.2%和6.2%。在MS-COCO对象检测任务中,MobileViT相对于MobileNetv3在相同数量的参数下准确性提高了5.7%。[2]
关于YOLOv5和MobileViT的结合,你提到在实施过程中遇到了一些问题,并且结果并不令你满意。可能是因为YOLOv5和MobileViT的结构和特性不太匹配,导致性能没有得到明显的提升。这可能需要进一步的实验和调整来解决。你可以参考MobileViT的论文和代码地址,深入了解MobileViT的网络结构和实现细节,以便更好地理解和解决问题。[1][3]