yolov5的mobilenetv3轻量化
时间: 2023-09-01 18:09:59 浏览: 117
yolov5使用的是自家开发的网络结构,而不是yolov7。在yolov5中,并没有特别称为"mobilenetv3轻量化"的模型,而是通过精心设计的网络结构和训练策略来实现轻量化。所以,与引用中提到的"yolov7 mobilenetv3_large网络结构"并不完全一致。然而,MobileNetV3确实是一种轻量级卷积神经网络,可以用于设计轻量化模型,以适应移动设备和嵌入式设备的资源限制。 MobileNetV3相比于前几个版本,通过引入自适应瓶颈宽度、借鉴Squeeze-and-Excitation机制以及引入h-swish激活函数等创新点,提高了模型的大小、计算效率和精度。所以,使用MobileNetV3可以在轻量化模型中获得较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov5轻量化:MobileNetV3,轻量级骨架首选](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130759668)[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* [yolov7+mobilenetv3-large网络结构.yaml](https://download.csdn.net/download/yjcccccc/88180430)[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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