Обзор MobileNet v1, MobileNet v2, MobileNet v3
Существует много материалов об архитектуре MobileNet. Но в чем основное различие между ними, что делает их постоянным улучшением в тестах?
Семья Мобайлнет
MobileNet — это архитектура мобильной нейронной сети, впервые разработанная Google в 2017 году. Главной особенностью этой модели является высокая скорость в сочетании с высокой производительностью.
В настоящее время существует 3 версии архитектуры MobileNet.
Давайте углубимся в каждую версию и запишем основные обновления архитектуры.
Мобильная сеть v1 (2017 г.)
MobileNet v1 — первая версия MobileNet Family, разработанная Google Inc.
Он в 10 раз быстрее и меньше, чем VGG16.
Основные вклады в эту архитектуру:
- Разделимая по глубине свертка вместо свертки
- ReLU6 вместо ReLU
- Гиперпараметры ширины и разрешения
Мобильная сеть v2 (2018 г.)
MobileNet v2 — логическое продолжение первой модели, разработанной в 2018 году.
Он в 0,3 раза быстрее и меньше, на 1% точнее, чем MobileNet v1.
Основные изменения по сравнению с архитектурой MobileNet v1:
- Линейное узкое место вместо нелинейного узкого места
- Перевернутый остаточный блок
- Расширение — проекционный способ
Мобильная сеть v3 (2019)
MobileNet v3 — следующее поколение семейства MobileNet, которое полно улучшений MobileNet v2, разработанных в 2019 году.
Он в 2 раза быстрее, на 30 % меньше и на 3 % точнее, чем MobileNet v2.
Основные улучшения по сравнению с архитектурой v2:
- HardSwish вместо ReLU6
- Модуль сжатия и возбуждения
- МнасНет и НетАдапт
- Редизайн дорогих слоев
Заключение
MobileNet — это семейство нейронных сетей с высокоскоростной архитектурой и встроенной поддержкой всех популярных платформ машинного обучения, работающее «из коробки». Существует множество предварительно обученных весов MobileNet для классификации изображений, обнаружения объектов, семантической сегментации и других задач компьютерного зрения.
