mobilenetv3网络结构

MobileNetV3是谷歌提出的一种轻量级卷积神经网络，主要用于移动端和嵌入式设备上的图像分类和目标检测任务。它是MobileNet系列的第三代，相比于MobileNetV2，MobileNetV3在准确率和计算效率上都有了更好的表现。

MobileNetV3共有三个版本：Small、Large和EdgeTPU。其中Small版本主要用于移动设备上的轻量级图像分类任务，Large版本则适用于高精度的图像分类和目标检测任务，EdgeTPU版本则是专门为Google的Edge TPU加速器设计的。

下面以MobileNetV3-Small为例介绍其网络结构：

MobileNetV3-Small网络结构主要包括三个部分：基础网络、中间层和顶层分类器。其中基础网络采用了轻量级卷积模块（Lightweight Convolutional Module，简称LCM）和倒置残差模块（Inverted Residual Block）的组合，可以有效降低模型的参数量和计算量。中间层采用了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和注意力机制（Attention Mechanism）来进一步提升特征表示能力。顶层分类器则采用了自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）和SE模块（Squeeze-and-Excitation Module）来增强分类器的泛化能力。

MobileNetV3-Small的网络结构如下图所示：


其中，每个L表示一个轻量级卷积模块（LCM），每个MB表示一个倒置残差模块（Inverted Residual Block），每个IBN表示一个线性瓶颈（Linear Bottleneck），每个SE表示一个SE模块（Squeeze-and-Excitation Module）。