yolov5替换ghostnet和mobilenetv3发现mobilenetv3参数量减少更多,这是正常的吗
时间: 2023-07-26 07:04:18 浏览: 111
ghostnet.pytorch:ImageNet上73.6%的GhostNet 1.0x预训练模型
是的,这是正常的。参数量的减少是由于GhostNet和MobileNetV3两种网络结构的设计差异。
GhostNet是一种轻量级网络结构,它通过使用ghost module来减少参数量。Ghost module通过在一个较大的卷积核上进行计算,然后将结果分割成多个较小的卷积核输出,从而减少了参数的数量。这种设计使得GhostNet在保持相对较低的参数量的同时,仍能保持较好的性能。
MobileNetV3也是一种轻量级网络结构,它采用了一系列的轻量级操作和模块,以减少参数量。例如,MobileNetV3使用了可分离卷积、倒残差和线性瓶颈等技术来减少参数数量。这些设计使得MobileNetV3在保持相对较低的参数量的同时,仍能提供较好的性能。
因此,GhostNet和MobileNetV3在参数量上的差异是正常的,每个网络都有其设计目标和优势。在选择骨干网络时,你需要根据具体任务和需求来衡量性能、参数量和计算复杂度之间的平衡。
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