mobilenetv2模型主干部分有多少层卷积层？

MobileNetV2 模型主干部分包含了 16 个 bottleneck 模块，其中每个 bottleneck 模块包含了若干个卷积层。具体地，每个 bottleneck 模块由一个 1x1 的卷积层、一个 depthwise 卷积层和一个 1x1 的卷积层组成，因此，MobileNetV2 模型主干部分的卷积层数为 16 x 3 = 48。

相关问题

在pytorch环境中，使用mobilenetv2为主干网络的deeplabv3plus模型添加SE教程

1. 安装必要的库和模块

在使用SE模块之前，需要安装必要的库和模块，包括pytorch、torchvision和numpy等。可以使用pip或conda来安装。

!pip install torch torchvision numpy

2. 定义SE模块

SE模块包括两个部分：squeeze和excitation。squeeze部分是一个全局平均池化层，用于将特征图压缩成一个数值，excitation部分是一个全连接层，用于学习特征图的重要性权重。

import torch.nn as nn

class SEModule(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction=16):
        super(SEModule, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channels, channels // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channels // reduction, channels, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y

3. 修改deeplabv3plus模型

在deeplabv3plus模型中，需要修改主干网络部分，将每个卷积层后添加一个SE模块。

import torchvision.models as models

class DeepLabV3Plus(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes=21):
        super(DeepLabV3Plus, self).__init__()
        self.mobilenetv2 = models.mobilenet_v2(pretrained=True).features
        self.se_module1 = SEModule(24)
        self.se_module2 = SEModule(32)
        self.se_module3 = SEModule(96)
        self.se_module4 = SEModule(320)
        self.aspp = ASPP(320, [12, 24, 36])
        self.decoder = Decoder(n_classes)
        
    def forward(self, x):
        x_size = x.size()
        h, w = x_size[2], x_size[3]
        x = self.mobilenetv2(x)
        x = self.se_module1(x)
        x = self.mobilenetv2[3:6](x)
        x = self.se_module2(x)
        x = self.mobilenetv2[6](x)
        x = self.se_module3(x)
        x = self.mobilenetv2[7](x)
        x = self.se_module4(x)
        x = self.aspp(x)
        x = self.decoder(x, h, w)
        x = F.interpolate(x, size=x_size[2:], mode='bilinear', align_corners=False)
        return x

4. 模型训练和测试

使用修改后的模型进行训练和测试，可以使用与原模型相同的训练和测试代码。

model = DeepLabV3Plus(n_classes=21)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

with torch.no_grad():
    for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader):
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        # do something with preds

mobilenetv3网络结构图

MobileNetV3是Google在2019年提出的一种轻量级卷积神经网络，其设计目标是在保持高精度的情况下，减少模型的计算量和参数数量。MobileNetV3在网络结构和优化方法上都做出了创新性的改进，其中最具代表性的是通过使用倒置残差模块和可分离卷积来减少计算量。

MobileNetV3的网络结构包含了多个阶段，其中每个阶段都对输入特征图进行不同程度的降维和升维操作。具体来说，MobileNetV3的网络结构包含了以下几个部分：

1. Stem部分：该部分对输入图像进行初步特征提取，由一个3x3的卷积层和一个6x6的深度可分离卷积层组成。

2. 主干部分：该部分由多个具有不同结构和参数数量的轻量级卷积模块组成，其中包括了多个倒置残差模块和多个包含了SE模块的可分离卷积模块。这些卷积模块的设计旨在最大限度地减少计算量和参数数量，同时保证网络的高精度。

3. Head部分：该部分对主干部分的输出特征图进行全局平均池化和最终分类操作，其中包括了一个1x1的卷积层和一个softmax激活函数。

MobileNetV3的网络结构图如下所示：