論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244
代碼地址:https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-420716.html
我們展示了基于互補(bǔ)搜索技術(shù)和新穎架構(gòu)設(shè)計相結(jié)合的下一代 MobileNets。MobileNetV3通過結(jié)合硬件感知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(NAS)和 NetAdapt算法對移動設(shè)計如何協(xié)同工作,利用互補(bǔ)的方法來提高移動端CPU推理整體水平。通過這個過程,創(chuàng)建了兩個新的發(fā)布的 MobileNet模型:MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small,分別針對高資源和低資源用例。然后將這些模型應(yīng)用于目標(biāo)檢測和語義分割。針對語義分割(或任何密集像素預(yù)測)任務(wù),提出了一種新的高效分割解碼器 Lite reduce Atrous Spatial Pyramid Pooling(LR-ASPP)。實現(xiàn)了移動端分類,檢測和分割的最新SOTA成果。與 MobileNetV2 相比,MobileNetV3-Large 在 ImageNet 分類上的準(zhǔn)確率提高了 3.2%,同時延遲降低了 20%。與 MobileNet文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-420716.html
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