移动端深度学习王者：MobileNet_v3小身材大智慧

MobileNet系列之MobileNet_v3

MobileNet系列之MobileNet_v3

继MobileNet_v1和v2提出后，在2019年谷歌又推出了MobileNet_v3，进一步提升了MobileNet系列的性能。MobileNet_v3在保持轻量级特性的同时，准确率也有了显著提升。

一、网络结构

MobileNet_v3的网络结构与MobileNet_v2相似，都采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和反向残差结构（Inverted Residual Block）来减少计算量。

1. 深度可分离卷积

深度可分离卷积是MobileNet系列的核心技术之一。它将标准卷积分解为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。深度卷积只应用于输入特征图的每个通道，而逐点卷积则应用于每个像素的每个通道。这种分解可以大大减少计算量，而又不损失准确率。

2. 反向残差结构

反向残差结构是MobileNet_v3的另一个重要组成部分。它与传统的残差结构类似，但顺序相反。在反向残差结构中，首先进行逐点卷积，然后进行深度卷积，最后再进行逐点卷积。这种结构可以进一步减少计算量，同时保持较高的准确率。

二、优化技巧

除了网络结构上的优化，MobileNet_v3还采用了多种优化技巧来进一步提升性能。

1. Squeeze-and-Excitation (SE) 模块

SE模块可以增强网络对特征图中重要信息的关注。它通过对特征图进行全局平均池化，然后使用两个全连接层来生成权重，这些权重随后被用于加权特征图。SE模块可以帮助网络学习到更具判别性的特征。

2. HardSwish 激活函数

HardSwish激活函数是MobileNet_v3中使用的另一种优化技巧。它是一种分段线性激活函数，可以近似模拟Swish激活函数。HardSwish激活函数比Swish激活函数更简单，计算量也更小。

三、性能

MobileNet_v3在ImageNet数据集上取得了出色的性能。在使用224×224输入图像时，MobileNet_v3的准确率达到了75.2%，而计算量仅为1.4亿次浮点运算（FLOPs）。相比之下，VGG16的准确率为71.5%，但计算量却高达15.5亿次FLOPs。

结语

MobileNet_v3是一款轻量级、高准确率的移动端深度学习模型。它采用了深度可分离卷积、反向残差结构和多种优化技巧来减少计算量，而又不损失准确率。MobileNet_v3在ImageNet数据集上取得了出色的性能，非常适合在移动端设备上部署。