我们已经为您准备好复现该模型所需的环境,您可以创建实例、一键复用哦!

模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

Mobilenetv3

2022-02-21 model:mobilenetv3-ubuntu18.04-cuda10.2-cudnn7-python3.7-pytorch1.5.0-new

模型标签
智慧交通/自动驾驶安防监控图像分割

模型简介

这个模型的文章是由Andrew Howard团队发表在ICCV 2019 上的。文章综合了MobileNetV1的深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)和MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。首先使用 MnasNet 进行粗略结构的搜索,然后使用强化学习从一组离散的选择中选择最优配置。之后,MobileNetV3 再使用 NetAdapt 对体系结构进行微调,这体现了 NetAdapt 的补充功能,它能够以较小的降幅对未充分利用的激活通道进行调整。官方论文:https://arxiv.org/abs/1704.04861v1



1. 使用方法

1.1 模型训练

进入终端,在root/mobilenetv3(默认)路径下,输入以下命令:

python mobilenetv3.py
# 该py文件包含训练和测试步骤,可按需修改代码分步复现
# 按需可自行修改文件中``x = torch.randn(2,3,224,224)``的参数

2. 模型来源

https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3