mobilenet代码复现

### Mobilenet模型代码的实现与复现 以下是Mobilenet模型的一个完整代码示例，该代码实现了MobileNetV2的基础结构，并提供了详细的注释以便于理解。 #### MobileNetV2 的 PyTorch 实现 ```python import torch import torch.nn as nn class ConvBNReLU(nn.Sequential): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): padding = (kernel_size - 1) // 2 super(ConvBNReLU, self).__init__( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes), nn.ReLU6(inplace=True) ) class InvertedResidual(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio): super(InvertedResidual, self).__init__() hidden_dim = int(round(inp * expand_ratio)) self.use_res_connect = stride == 1 and inp == oup layers = [] if expand_ratio != 1: # pointwise convolution layers.append(ConvBNReLU(inp, hidden_dim, kernel_size=1)) layers.extend([ # depthwise convolution ConvBNReLU(hidden_dim, hidden_dim, stride=stride, groups=hidden_dim), # pointwise-linear projection nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ]) self.conv = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): if self.use_res_connect: return x + self.conv(x) else: return self.conv(x) class MobileNetV2(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0): super(MobileNetV2, self).__init__() block = InvertedResidual input_channel = 32 last_channel = 1280 inverted_residual_setting = [ # t, c, n, s [1, 16, 1, 1], [6, 24, 2, 2], [6, 32, 3, 2], [6, 64, 4, 2], [6, 96, 3, 1], [6, 160, 3, 2], [6, 320, 1, 1], ] features = [ConvBNReLU(3, input_channel, stride=2)] for t, c, n, s in inverted_residual_setting: output_channel = int(c * width_mult) for i in range(n): stride = s if i == 0 else 1 features.append(block(input_channel, output_channel, stride, expand_ratio=t)) input_channel = output_channel features.append(ConvBNReLU(input_channel, last_channel, kernel_size=1)) self.features = nn.Sequential(*features) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(0.2), nn.Linear(last_channel, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.mean([2, 3]) # global average pooling x = self.classifier(x) return x ``` 上述代码展示了如何构建一个基础版本的MobileNetV2模型[^1]。此代码可以通过调整`width_mult`参数来控制模型大小，从而适应不同的硬件需求。 --- #### 使用预训练权重加载模型 如果希望使用官方提供的预训练权重，则可以按照以下方式加载： ```python model = MobileNetV2() pretrained_dict = torch.load('mobilenet_v2.pth') # 下载官方预训练权重文件 model.load_state_dict(pretrained_dict) ``` 对于自定义数据集的微调，可以在最后几层替换分类器部分以适配目标类别的数量[^4]。 --- #### NCNN 中的 MobileNet 前向推理 在NCNN框架下，为了完成前向推理，需明确指定网络的输入和输出节点名称。通常情况下，这些信息可以从`.param`文件中获取。例如，在MobileNetv1中，常见的输入节点名为`data`，而输出节点名可能为`softmax`或类似的命名[^5]。 --- #### 训练过程中的优化建议 针对MobileNet模型的性能提升，可考虑以下几个方面： - **量化感知训练**：减少模型存储空间的同时保持较高的精度。 - **剪枝技术**：移除冗余连接进一步降低计算复杂度。 - **混合精度训练**：利用FP16加速训练而不显著影响最终效果[^3]。 ---