mobilenetv3结构图
时间: 2025-02-12 20:04:56 浏览: 100
### MobileNetV3 神经网络架构图
MobileNetV3 的设计引入了许多创新特性来提升模型效率和性能。该架构主要由一系列名为 MBConv (Mobile Inverted Residual Bottleneck with Squeeze-and-Excitation) 的模块组成,这些模块内部采用了倒残差结构以及线性瓶颈设计[^1]。
#### 主要组件特点:
- **Squeeze-and-Excitation (SE)** 层用于增强特征表示能力。
- 使用 Hard Swish 和 ReLU 激活函数替代传统的激活方式以提高计算效率。
- 引入了更灵活的网络宽度调整机制,允许根据不同硬件平台优化参数配置。
由于无法直接展示图片,在此描述 MobileNetV3 Block 的典型组成部分及其连接方式如下:
1. 输入层通过卷积操作进入第一个 MBConv 单元;
2. 各个 MBConv 单元之间按顺序堆叠形成完整的主干网路;
3. 每个 MBConv 内部依次执行膨胀卷积、深度可分离卷积、逐点卷积,并可能附加 SE 模块调节通道权重;
4. 输出部分通常接有全局平均池化层与全连接分类器。
对于具体的可视化图表建议查阅原始论文或官方文档获取最准确的信息。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def mobilenet_v3_block(inputs, filters, kernel_size, strides, use_se=True):
x = layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=kernel_size,
padding='same',
use_bias=False)(inputs)
x = layers.BatchNormalization()(x)
if use_se:
se = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
se = layers.Dense(int(filters / 4), activation="relu")(se)
se = layers.Dense(filters, activation="hard_sigmoid")(se)
se = layers.Reshape((1, 1, filters))(se)
x = layers.Multiply()([x, se])
x = layers.ReLU(max_value=6)(x)
return x
```
阅读全文
相关推荐

















