昨天谷歌在arXiv上公布的论文《Searching for MobileNetV3》，详细介绍了MobileNetV3的设计思想和网络结构。 ?...下图分别是MobileNetV3两个版本与其他轻量级网络在Pixel 1 手机上的计算延迟与ImageNet分类精度的比较。可见MobileNetV3 取得了显著的比较优势。 ?...下图是ImageNet分类精度、MADD计算量、模型大小的比较，MobileNetV3依然是最优秀的。 ?...这些被证明行之有效的用于移动端网络设计的模块是搭建MobileNetV3的积木。...下图是与其他轻量级语义分割算法的比较，MobileNetV3取得了不小的优势。 ?
MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累，性能和速度都表现优异，受到学术界和工业界的追捧，无疑是轻量级网络的“抗把子“。...MobileNetV3 参数是由NAS（network architecture search）搜索获取的，又继承的V1和V2的一些实用成果，并引人SE通道注意力机制，可谓集大成者。...本文以应用为主，结合代码剖析MobileNetV3的网络结构，不会对NAS以及其设计思想做过多解析。...「论文来源」： https://arxiv.org/abs/1905.02244 「代码来源」： https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 主要特点 论文推出两个版本...上图为MobileNetV3的网络结构图，large和small的整体结构一致，区别就是基本单元bneck的个数以及内部参数上，主要是通道数目。 ?
CVPR2020将在6月份举行，现在已经公布了收录文章，虽然有很多低质量的文章，但是，“计算机视觉战队”从其中找一些好的算法框架与大家分享，今天分享的就是超越M...
CVPR都会出先需要优质文章，今天我看到一篇之前的paper了，今天给大家分享，它就是超越Mobilenet_V3的轻量级网络——GhostNet。
例如，在12M FLOPs的约束下，MicroNet在ImageNet分类上达到了59.4%的Top-1准确率，比MobileNetV3高出9.6%。 ▊ 1....例如，当计算成本从44M下降到21M和12M MAdds时，MobileNetV3的Top-1精度分别从65.4%显著下降到58.0%和49.8%。...12M和21M FLOPs的MicroNet模型在Top-1精度方面分别比MobileNetV3高出9.6%和4.5%。...尽管MicroNet是为了减少FLOPs手动设计的，但它在边缘设备上进行快速推理的性能依然优于MobileNetV3。...此外，MicroNet在目标检测和关键点检测方面超过了MobileNetV3，但使用了更少计算量。 ▊ 3. 方法 3.1.
论文: NetAdapt: Platform-Aware Neural Network Adaptation for Mobile Applications
前言 在上篇博文中，博主介绍了关于 MobileNetV3 的网络结构以及主体代码实现；接下来，博主将介绍模型的训练，验证评估以及接口设计。...这里只要将模型的验证阶段稍作修改即可，伪代码如下所示： def verify(file): import mobilenetv3 pad = PadSequence() model...= mobilenetv3(mode='small') # 模型的加载 ......以上就是 【项目实战】基于 MobileNetV3 实现恶意文件静态检测（下） 的全部内容了，希望本篇博文对大家有所帮助！...上篇精讲：【项目实战】基于 MobileNetV3 实现恶意文件静态检测（上） 我是 ，期待你的关注，创作不易，请多多支持； 公众号：sidiot的技术驿站； 系列专栏：AI 项目实战
我们介绍的是来自谷歌和威斯康辛麦迪逊分校合作的一篇重量级论文—MobileDets，该论文可以说有着史上最强豪华作者阵营，包括了DARTS的作者-HanXiao Liu、Tan Mingxing(MixNet、MobileNetV3...由于NAS已成功了搜索到大量具有高性能且适合于特定硬件平台的的模型，比如MobileNetV3、MixNet、EfficientNet、FALSR等等，其中分类模型往往以Inverted bottleneck...所设计的网络架构称之为MobileDets，在同等推理延迟约束下，它以1.9mAP@CPU、3.7mAP@EdgeTPU、3.4mAP@DSP优于MobileNetV2，同时它以1.7mAP@CPU优于MobileNetV3
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf
前段时间，谷歌发布了 MobileNetV3 和 MobileNetEdgeTPU 的源代码，让我们一探究竟吧！ ?...构建 MobileNetV3 与之前手动设计的 MobileNet 相比，MobileNetV3 的搜索空间是适用于移动计算机视觉任务的，它在搜索空间中通过 AutoML 技术找到可能的最佳架构。...MobileNetV3 的搜索空间 谷歌在适应移动环境的架构设计上取得了多项进展，MobileNetV3 的搜索空间就建立在这些进展的基础之上。...MobileNetV3 的目标检测和语义分割 除了分类模型之外，谷歌还引入了 MobileNetV3 目标检测模型，该模型在 COCO 数据集上比 MobileNetV2 减少了 25％ 的检测延迟（准确率相同的情况下...当部署目标是移动版 CPU 时，MobileNetV3 依旧是最好的模型。
论文名称：MobileDets: Searching for Object Detection Architectures for Mobile Acceler...
前几天谷歌刚刚公布的MobileNetV3（重磅！MobileNetV3 来了！），当时谷歌没有开源，有大佬实现后挂到GitHub上： ? 经过10天，最被关注的实现也只有398颗星。...看到上面的表格，我们有必要跟MobileNetV3比较一下，下面是MobileNetV3公布的ImageNet上的分类结果： ?...EfficientNet-B0参数量5.3 M与MobileNetV3参数量5.4 M接近，但在Top-1精度上EfficientNet-B0却足足比MobileNetV3 高1.1个百分点！...短命的MobileNetV3这才出来没几天，就这样硬生生给比下去了。。。...不过值得一提的是，EfficientNet是一种模型扩展方法，当然也可以将MobileNetV3作为EfficientNet的基模型，扩展得到一系列新模型，真正鹿死谁手还不一定呢^_^
现在，开发者们对 MobileNetV3 在一次进行了改进，并将 AutoML 和其他新颖的思想融入到该移动端的深度学习框架中。...而在 MobileNetV3 的例子中，该架构扩展了 MobileNetV2，将 SE-Net 作为搜索空间的一部分，最终得到了更稳定的架构。 ?...通过合并一些基本的优化功能，MobileNetV3 能够在不牺牲准确性的情况下，删除 MobileNetV2 体系结构中三个运行成本较高的层。 ? ?...因此，MobileNetV3 相比以前的架构有了显著的改进。例如，在目标检测任务中，MobileNetV3 的操作延迟在减少 25% 的同时，维持和以前版本相同的精度。...而在这过程中，AutoML 在 MobileNetV3 中的融合也为我们打开了一扇通向更多充满创意的的架构大门，这些架构可能也是我们曾经从未想过的。
性能优于GhostNet、MobileNetV3等网络; 作者单位：加州大学圣迭戈分校, 微软 1 简介 在本文中介绍了MicroNet，它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。
为了加速，Ghost模块的原始卷积均采用pointwise卷积 GhostNet [1240] 基于Ghost bottleneck，GhostNet的结构如图7所示，将MobileNetV3的bottleneck
使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNetV3...MobileNetV3 *** 论文: Searching for MobileNetV3 [1240] 论文地址：http://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf Introduction...Large squeeze-and-excite [1240] MobileNetV3的bottleneck在V2的基础上加了SE模块，其中SE ratio固定为0.25。...MobileNetV3 Definitions [1240] MobileNetV3分为MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两个版本。...[1240] [1240] 论文对比MobileNetV3与其它网络在图像分类上的性能。 [1240] 论文对比MobileNetV3与其它网络在目标检测上的性能。
例如，对于大约5-6百万的参数预算，DeIT的准确度比MobileNetv3低3%。因此，设计轻量级的ViTs模型势在必行。 轻量级CNN为许多移动视觉任务提供了动力。...MobileNetv3：86 vs. 750 万个参数），更难优化，需要大量的数据增强和L2正则化以防止过拟合，并且需要昂贵的解码器来执行下游任务，尤其是密集预测任务。...在ImageNet-1k数据集上，MobileViT在大约600万个参数下达到了78.4%的top-1准确率，比MobileNetv3（基于CNN）和DeIT（基于ViT）准确率高3.2%和6.2%。...在MS-COCO目标检测任务上，对于相似数量的参数，MobileViT的准确度比MobileNetv3高5.7%。...对于大约5-600万的参数预算，MobileViT在 ImageNet-1k数据集上实现了78.4%的 top-1 准确率，比MobileNetv3准确率高3.2%。
此外，与MobileNetV3 Large相比，Skipnet-M在相似的计算条件下，在ImageNet上分类准确率提高了1%。 ?...卷积层参数采用了MobileNetV3中对inverted residual blocks的setting。...由于MobileNetV3优越的性能，所以将其作为设计基准。 ?...SkipNet(上图)由inverted residual blocks和MobileNetV3的分类块组成，其中包括我们的新skip块。...与MobileNetV3类似，SkipNet使用hard-swish非线性函数。从表2中可以看出，SkipNet在移动设备上的延迟与MobileNetV3相当。 ?
NAS生成的网络大多使用与MobileNetV2类似的搜索空间，包括EfficientNet、MobileNetV3、FBNet、DNANet、OFANet等。...当EfficientNet使用Swish激活函数表现出更好的性能后，MobileNetV3的作者将其升级为HSwish，从而避免了大量的指数运算。从那时起，许多轻量级网络也使用这个激活函数。...与MobileNetV3一样，SE模块的2层激活函数分别为ReLU和HSigmoid。 3.3 更大的卷积核 卷积核的大小常常影响网络的最终性能。...表4显示了PP-LCNet和MobileNetV3为Backbone的目标检测结果。与MobileNetV3相比，PP-LCNet大大提高了COCO上的mAP和推理速度。...4.3 语义分割 使用MobileNetV3作为Backbone进行比较。
本文是百度团队结合Intel-CPU端侧推理特性而设计的轻量高性能网络PP-LCNet，所提方案在图像分类任务上取得了比ShuffleNetV2、MobileNetV2、MobileNetV3以及GhostNet...SE modules at appropriate positions 自提出以来，SE就被广泛应用到不用网络架构中，比如MobileNetV3。...注：SE模块采用了与MobileNetV3相似的机制：SE中的两个激活函数分别为SE和H-Sigmoid。...上表给出了COCO目标检测任务上的性能对比，可以看到：相比MobileNetV3，所提PP-LCNet具有更好的性能、更低的推理延迟 。...上表给出了Cityscapes语义分割任务上的性能对比，可以看到：相比MobileNetV3，所提PP-LCNet具有更好的性能、更低的推理延迟 。
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