MobileNetV3:高效准确的轻量级图像分类架构升级
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更新于2024-08-05
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MobileNetV3是深度学习领域的一项重要进展,特别是在图像分类任务上展现出了更高的准确性和效率。这一版本的网络由神秘的wz作者提出,其主要创新点在于更新了Block结构、引入了神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)以及对耗时层的重新设计。
首先,MobileNetV3在Block设计上有所改进,加入了Squeeze-and-Excitation (SE)模块,这是一种用于提升特征表示能力的技术,通过对每个通道的权重进行自适应调整,增强了模型的注意力机制。此外,MobileNetV3对激活函数也进行了更新,例如使用ReLU6,这是一种限制输入值在0到6之间的函数,既解决了ReLU的潜在问题(如计算和求导的复杂性),又有利于量化过程。
在具体的网络架构方面,MobileNetV3特别关注了卷积层的参数设置。它减少了第一个卷积层的卷积核数量,从32降低到16,这有助于减小模型的计算负担,同时保持了足够的表达能力。另外,它精简了LastStage的设计,可能是为了进一步提高效率。
对于耗时层的重新设计,MobileNetV3考虑了输入通道数(input_c)与输出通道数(output_c)相等以及步长(stride)为1的情况,仅在这种情况下才允许使用残差连接(shortcut connection),以优化网络的性能和计算效率。
MobileNetV3分为两个变体:MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small,它们在规模上有所不同,可能针对不同的应用场景和资源约束进行了优化。提供了多种沟通方式,包括GitHub、Bilibili博客和CSDN平台,读者可以参考这些资源获取论文原文、代码实现和更多详细信息。
MobileNetV3通过智能设计和优化策略,兼顾了模型的准确性与轻量化,是现代计算机视觉任务中一个值得深入研究和实践的高效模型架构。
2019-05-17 上传
2021-11-26 上传
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