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MobileNetV3.zip

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简介：
MobileNetV3是一款高效轻量级的深度学习模型，专为移动设备和嵌入式视觉应用设计，通过改进的搜索空间和新模块的应用，实现了更为出色的计算效率与精度。 MobileNet v3 包含 large 和 small 两个版本。除了原始版本使用了 H-swish 和 SE 模块的配置外，还有采用 ReLU 替代 H-swish 并保留 SE 模块的变体，以及仅用 ReLU 而不包含 SE 模块的最精简版。这三个版本在测试效果上差别不大，其中最精简版本模型体积最小（5.89M）。在我的 250 类车辆分类数据集上可以达到高达 0.996 的测试准确率。

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  • MobileNetV3.zip
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    MobileNetV3是一款高效轻量级的深度学习模型，专为移动设备和嵌入式视觉应用设计，通过改进的搜索空间和新模块的应用，实现了更为出色的计算效率与精度。 MobileNet v3 包含 large 和 small 两个版本。除了原始版本使用了 H-swish 和 SE 模块的配置外，还有采用 ReLU 替代 H-swish 并保留 SE 模块的变体，以及仅用 ReLU 而不包含 SE 模块的最精简版。这三个版本在测试效果上差别不大，其中最精简版本模型体积最小（5.89M）。在我的 250 类车辆分类数据集上可以达到高达 0.996 的测试准确率。
     
  • MobileNetV3-PyTorch: PyTorch下的MobileNetV3实现
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    简介：MobileNetV3-PyTorch是在PyTorch框架下实现的一种高效的深度学习模型，基于MobileNetV3架构，适用于资源受限设备上的高性能计算机视觉任务。 MobileNetV3的PyTorch实现概述：该实现基于MNASNet（通过架构搜索得到），并引入了量化友好的SqueezeExcite和Swish + NetAdapt + Compact层。结果表明，与MobileNetV2相比，MobileNetV3在速度上快两倍，并且具有更高的准确率。 关于MobileNetV3的体系结构：其设计结合了多种优化技术以提高模型效率，在保持较小计算量的同时达到了更好的性能表现。
     
  • Mobilenetv3.pytorch: MobileNetV3-Large在ImageNet上达到74.3%，Mobile...
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    Mobilenetv3.pytorch是一个PyTorch实现的项目，专注于MobileNetV3-Large架构，在ImageNet数据集上的性能达到了74.3%的top-1准确率，同时保持了模型的小巧高效。 MobileNet V3的PyTorch实现由Andrew Howard、Mark Sandler、Grace Chu等人提出，并在ILSVRC2012基准测试上使用Adam优化器进行了训练。为了准备数据集，需要下载ImageNet并把验证图像移动到带有标签的子文件夹中。为此，可以使用特定脚本。 以下为训练配置： - 批次大小：1024 - 时期数：150 - 学习率初始值为0.1，在前五个周期内线性增加至0.4。 - LR衰减策略采用余弦退火，权重衰减设置为0.00004。 - 辍学率为2%，对于较小版本则设为75%的1%（即0.75）。 - 不对偏差和BN参数施加重量衰减。 - 标签平滑值设定为0.1，仅适用于大版本。 模型架构与性能指标如下： - 参数数量及MFLOPs - 前1名/前5名准确性
     
  • MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation
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    本研究探讨了MobileNetV3在网络语义分割任务中的应用效果，提出了基于MobileNetV3架构的新型语义分割模型——Mobilenetv3-Segmentation，在保证高效计算的同时提升了分割精度。 mobilenetv3细分的非官方实现用于语义分割，需要PyTorch 1.1 和 Python 3.x。 用法： - 单GPU训练：使用命令 `python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` - 多GPU训练（例如，使用四块 GPU 训练）： - 设置环境变量 `export NGPUS=4` - 使用命令 `python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` 评估： - 单GPU训练：使用命令 `python eval.py --model`
     
  • MobilenetV3-YoloV3 训练模型
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    本项目介绍了一种基于MobileNetV3骨干网络和YoloV3架构改进的目标检测模型。通过优化模型结构与参数配置，实现了高效且精准的目标识别性能，在保持较低计算资源消耗的同时提升了目标检测精度。 在GitHub上的预训练模型来自项目https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3，适用于20类别的分类任务，需要确保类别相同才能使用。
     
  • CenterNet-MobileNetV3: 基于PyTorch的轻量级头盔检测模型，采用MobileNetV3骨干网络...
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    CenterNet-MobileNetV3是一款基于PyTorch开发的高效头盔检测解决方案。该模型利用了先进的MobileNetV3架构作为其骨干网络，并结合了CenterNet的关键点检测方法，实现了在资源受限设备上的实时、准确目标检测能力。 介绍CenterNet的PyTorch实现，该实现使用带有MobileNetV3骨干网络的模型进行头盔检测，并仅包含推理代码。安装步骤如下：进入$ROOT/lib/models/networks/DCNv2目录后运行`python setup.py build develop`命令。用法示例为执行`python demo.py`。
     
  • 植物幼苗分类实战：基于 MobileNetV3 的 PyTorch 实现.zip
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    本项目提供了一个使用PyTorch和MobileNetV3模型进行植物幼苗分类的实战教程。通过该项目，学习者可以掌握深度学习在农业图像识别中的应用技巧。 本段落通过使用植物幼苗数据集中的部分样本进行演示，展示了如何利用PyTorch版本的MobileNetV3模型完成图像分类任务。该数据集中共有12种类别。阅读本篇文章后，读者可以掌握以下内容： 1. 如何从torchvision.models库中调用MobileNetV3模型； 2. 自定义数据集加载方法的具体实现方式； 3. Cutout数据增强技术的应用； 4. Mixup数据增强策略的实施步骤； 5. 训练与验证过程的设计思路； 6. 采用余弦退火机制调整学习率的方法论； 7. 预测时两种不同的编码技巧。
     
  • MobilenetV3-Yolov3 预训练模型（4类）
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    本预训练模型结合了轻量级网络MobileNetV3与高性能目标检测算法YoloV3，专为四分类任务优化设计，在保持高效计算的同时提供卓越的检测精度。 该GitHub项目提供了MobileNetV3-YOLOv3的训练模型版本，其中包括large版和4类分类配置。
     
  • Yolov7结合MobileNetV3-Large的网络结构.yaml
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    本项目融合了YOLOv7与MobileNetV3-Large架构，旨在开发一种轻量化且高效的实时目标检测模型。通过优化网络结构和参数设置，实现了在保持较高准确率的同时大幅减少计算资源消耗，特别适用于移动设备和边缘计算场景。 Yolov7结合MobileNetV3_large的网络结构用于降低参数量并提高速度，对轻量化模型较为友好。
     
  • PyTorch中Python-MobileNetV3的预训练模型实现
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的MobileNetV3预训练模型，适用于移动端和嵌入式设备，旨在优化计算资源的同时保持高效的深度学习性能。 MobileNetV3的PyTorch实现提供了预训练模型。