mobilenetv3的pytorch实现
时间: 2023-07-30 08:05:37 浏览: 52
MobileNetV3是Google推出的第三代轻量化网络,用于在移动平台上进行神经网络的部署和应用。它在精度和计算量上都达到了新的水平。MobileNetV3的主要特点包括:
1. MobileNetV1:MobileNetV1通过将普通的卷积操作分解为深度卷积和点卷积两步来减少通道融合时间和参数。深度卷积是仅卷积不求和的操作,而点卷积是对深度卷积的多通道结果进行融合的1x1卷积。
2. MobileNetV2:MobileNetV2引入了反转残差块,先将通道数增加再减少,以解决在输入通道数较多时丢失信息的问题。这种结构可以减少神经元抑制导致的信息丢失。
3. MobileNetV3:MobileNetV3重新设计了网络结构,并引入了H-Swish激活函数与ReLU搭配使用。此外,还引入了Squeeze-And-Excite模块,用于增强网络的表示能力。
关于MobileNetV3的PyTorch实现,您可以参考作者团队的GitHub项目,链接为:https://github.com/yichaojie/MobileNetV3。该项目是根据论文描述的网络结构进行复现,并使用oxFlower17数据集进行了训练,确保了可行性。
如果您想了解更多关于MobileNetV3的详细信息,可以参考原文《Searching for MobileNetV3》。该论文由Google AI和Google Brain团队撰写,原文链接为:https://arxiv.org/abs/1905.02244v3。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch实现并训练MobileNetV3](https://blog.csdn.net/baidu_38406307/article/details/107374989)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【MobileNetV3】Pytorch实现(图像分类)](https://blog.csdn.net/weixin_43312117/article/details/121236450)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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