Advertisement

Mobilenetv3.pytorch: MobileNetV3-Large在ImageNet上达到74.3%，Mobile...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Mobilenetv3.pytorch: MobileNetV3-Large在ImageNet上达到74.3%，Mobile...
    优质
    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-PyTorch: PyTorch下的MobileNetV3实现
    优质
    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。
     
  • Yolov7结合MobileNetV3-Large的网络结构.yaml
    优质
    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。
     
  • MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation
    优质
    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.zip
    优质
    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-SSD在PyTorch中的对象检测与实现
    优质
    本项目基于PyTorch实现MobileNetV3-SSD物体检测模型，结合了轻量化网络MobileNetV3和单发检测器SSD的优势，适用于实时目标检测场景。 MobileNetV3-SSD在PyTorch中的实现介绍的是MobileNetV3-SSDMobileNetV3-SSD的第二个版本，并附有测试结果。该项目提供了一个轻量级的目标检测解决方案，包括多种模型，适用于目标检测环境。操作系统为Ubuntu18.04，Python版本为3.6，PyTorch版本为1.1.0。 MobileNetV3-SSD利用了MobileNetV3的特性来实现高效的目标检测功能，并支持导出ONNX格式代码。项目分为两大部分：一是SSD部分；二是基于MobileNetV3的设计和实现细节。此外，还提供了关于MobileNetV1, MobileNetV2以及基于VGG的SSD/SSD-lite在PyTorch 1.0 和 Pytorch 0.4中的实现参考。 该项目旨在提供一个易于重新训练的目标检测框架，适用于多种应用场景下的目标识别任务。
     
  • 基于PyTorch的MobileNetV3图像识别-Python开发与ImageNet预训练模型应用
    优质
    本项目采用Python和PyTorch框架，利用MobileNetV3架构进行高效图像识别。通过集成ImageNet预训练模型，实现快速部署和高性能计算。 这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文《Searching MobileNetV3》所述。一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并提供帮助。 [NEW] 小版本mobilenet-v3的预训练模型已上线，准确性达到论文中的水平。 [NEW] 该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW] 我在全局AV之前删除了SE。
     
  • CenterNet-MobileNetV3: 基于PyTorch的轻量级头盔检测模型，采用MobileNetV3骨干网络...
    优质
    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`。
     
  • PyTorch中Python-MobileNetV3的预训练模型实现
    优质
    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。
     
  • MobilenetV3-YoloV3 训练模型
    优质
    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。