MobileNetv3的预训练模型都有哪些

MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备和嵌入式设备等资源受限的场景。目前，MobileNetv3的预训练模型包括以下几种：

1. MobileNetv3-Large：在ImageNet数据集上进行预训练的模型，拥有较高的准确率和计算复杂度，适用于对计算资源要求不高的场景。

2. MobileNetv3-Small：在ImageNet数据集上进行预训练的模型，相比于MobileNetv3-Large，模型规模更小，计算复杂度更低，适用于计算资源受限的场景。

3. MobileNetv3-Quantized：在ImageNet数据集上进行预训练的量化模型，相比于非量化模型，模型大小更小，计算速度更快，适用于需要在移动设备上部署的场景。

4. MobileNetv3-SSDLite：在COCO数据集上进行预训练的模型，用于目标检测任务，相比于MobileNetv2-SSDLite，模型准确率更高，计算速度更快。

5. MobileNetv3-Deeplabv3+：在PASCAL VOC 2012数据集上进行预训练的模型，用于图像语义分割任务，相比于MobileNetv2-Deeplabv3+，模型准确率更高，计算速度更快。

这些预训练模型可以在TensorFlow官方模型库中进行下载和使用。

相关问题

mobilenetv3预训练模型

引用提到了一个预训练模型，具体是指tanluren在GitHub上提供的mobilenetv3-yolov3训练模型，其中使用的是large版的，并且是为4个类别进行了训练。而引用中提到了作者在kaggle上参加分类比赛时使用了预训练好的MobileNetv3作为基本框架进行修改，遇到了一系列问题并做了记录。最后引用中提到了原始的模型代码以及参数，包括mobilenetv3.old.py和对应的训练好的权重文件mbv3_large.old.oth.tar。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [mobilenetv3-yolov3 预训练模型 4 class](https://download.csdn.net/download/weixin_41945541/12407331)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用MobileNetV3作为预训练模型遇到的问题及解决方法](https://blog.csdn.net/A_water_/article/details/107217475)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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MobileNetV3的预训练模型有哪些

MobileNetV3 是一种轻量级的卷积神经网络，可用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务。MobileNetV3 的预训练模型主要分为两类，一类是在 ImageNet 数据集上预训练的模型，另一类是在 COCO 数据集上预训练的模型，用于目标检测和语义分割等任务。以下是一些常用的 MobileNetV3 预训练模型：

1. ImageNet 预训练模型：
- MobileNetV3-Large：在 ImageNet 上预训练的 MobileNetV3-Large 模型，具有更高的准确性和更大的计算成本。
- MobileNetV3-Small：在 ImageNet 上预训练的 MobileNetV3-Small 模型，具有更小的计算成本，适合于轻量级的应用场景。

2. COCO 预训练模型：
- MobileNetV3-Large-SSDLite：在 COCO 数据集上预训练的 MobileNetV3-Large-SSDLite 模型，用于目标检测任务。
- MobileNetV3-Large-DeepLabV3Plus：在 COCO 数据集上预训练的 MobileNetV3-Large-DeepLabV3Plus 模型，用于语义分割任务。

以上是一些常用的 MobileNetV3 预训练模型，你可以在 TensorFlow 官方模型库中找到这些模型的相关代码和预训练权重。