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MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation

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简介：
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`

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  • 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.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-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.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。
     
  • Transformer在语义分割中的应用
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    本研究探讨了Transformer模型在图像语义分割任务中的应用潜力，通过对比实验分析其相对于传统CNN方法的优势与局限。 整个网络流程如下：首先经过两层卷积操作，然后将生成的特征图分割成四份，并分别通过四个并行的Transformer模块（头部数量可以自定义设置），之后再将上述结果进行拼接(concatenate)，接着再经历一个额外的Transformer处理阶段。最后是多层级解码器部分。 主要调试文件包括main.py、transformer.py和builders.py，其余代码仅作为依赖包使用。 - main.py：这是运行程序的主要入口点，并包含了路径设置、数据集划分以及测试与评估指标的相关参数配置。 - transformer.py: 包含了所有网络模块（类）的定义。 - builders.py: 用于构建transformer文件中定义的各种模块，训练过程中主要依赖于VitBuilder这个类。 此外，在进行实验前还需要对输入的数据做一定的预处理： 1. 图片尺寸调整：将图片大小统一转换为256*256像素； 2. 格式转换：确保所有图像文件均为png格式。若原图为jpg或其他格式，可以通过cmd命令行工具执行ren *.jpg *.png指令来完成批量的格式更替操作。 请根据上述步骤进行相关配置和调试工作以顺利开展实验研究。
     
  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
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    Segmentation-Pytorch 是一个使用 PyTorch 开发的开源库，旨在提供多种先进的语义分割模型和工具，支持快速实验与研究。 项目更新日志 2020.12.10：进行了项目的结构调整，并已删除之前的代码。 2021.04.09：“V1 commit”，重新上传了调整后的代码。 2021.04.22：正在进行torch分布式训练的持续更新。 效果展示（cityscapes）： 使用模型 DDRNet 15 在测试集上，官方Miou=78.4069% 平均结果与各类别具体结果如下： - Class results 1 - Class results 2 - Class results 3 原图和预测图对比示例： origingt（原始图像） predict（模型预测） 环境安装：请通过以下命令安装依赖包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 实验环境配置如下： 操作系统: Ubuntu 16.04 显卡要求: Nvidia-Cards >= 1 Python版本: python==3.6.5 更多具体依赖的安装信息详见requirement.txt文件。
     
  • MobileNetV3-SSD在PyTorch中的对象检测与实现
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    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。
     
  • DenseASPP在街道场景语义分割中的应用
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    本文探讨了DenseASPP模型在街道场景图像语义分割中的应用效果，展示了其在复杂环境下的优越性能和潜力。 在自动驾驶领域中的街道场景理解任务里，语义图像分割是一项基础工作。这项技术要求对高分辨率图片里的每个像素进行分类，并赋予其相应的语义标签。与其它应用场景相比，在自动驾驶中对象的比例变化非常大，这对高级特征表示提出了重大挑战——必须能够准确编码不同比例的信息。 为了应对这一问题，无规则卷积被引入以生成具有较大感受野的特征，同时保持空间分辨率不变。在此基础上发展出原子空间金字塔池（ASPP），该方法通过结合多个采用不同膨胀率的原子卷积层来构建最终的多尺度特征表示。 尽管如此，我们发现现有技术在处理自动驾驶场景时存在局限性：即当前的方法生成的多尺度特性不足以覆盖所有必要的比例范围。因此，提出了密集连接Atrous空间金字塔池（DenseASPP），该方法通过以密集的方式串联一系列atrous卷积层来实现目标——不仅扩大了涵盖的比例范围，还提高了特征分辨率，并且没有显著增加计算负担。
     
  • 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。