# MobileNetV2
## 论文
- https://arxiv.org/abs/1801.04381
## 模型结构
MobileNetV2 是一种轻量级卷积神经网络，采用倒置残差结构和深度可分离卷积来高效地进行特征提取，适用于资源受限的移动设备和嵌入式系统

![model1](model1.png)


## 算法原理
MobileNetV2 通过使用倒置残差结构和深度可分离卷积，有效减少了计算量和参数数量，同时提高了模型的效率和准确性

![model2](model2.png)


## 环境配置
### Docker（方法一）
此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04

docker run -it --name docker_name -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --network=host --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --ipc=host --device=/dev/dri/ --group-add video image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04 /bin/bash

pip install -r requirements.txt
```
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
cd ./docker
docker build --no-cache -t mobilenetv2:1.0 .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID /bin/bash

pip install -r requirements.txt
```
### Anaconda（方法三）
此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk24.04.3
python：python3.10
torch：2.1.0
torchvision：0.16.0
```
`Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它非深度学习库参考如下安装：
```
pip install scikit-learn
```
## 数据集
`fer2013`

工程文件中包含删减了部分内容的fer2013数据集

- https://www.kaggle.com/datasets/deadskull7/fer2013。

数据集为单个的csv文件

## 训练
一般情况下，ModelZoo上的项目提供单机训练的启动方法即可，单机多卡、单机单卡至少提供其一训练方法。
### 单机多卡
```
mkdir logs #若已经创建不需要重新创建
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 driver.py 
```

### 单机单卡
```
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
mkdir logs #若已经创建不需要重新创建
python driver.py
```


## result

![result](result.png)



### 精度
测试数据：fer2013，使用的加速卡:K100_AI。

根据测试结果情况填写表格：
| 卡数 | 精度 |
| :------: | :------: |
| 8 | 0.668 |
## 应用场景
### 算法类别
`目标检测`

### 热点应用行业

`交通,政府,金融`

## 预训练权重
- 该工程为通用训练模型，不需要预训练权重文件
## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/mobilenet_v2_pytorch
## 参考资料
- [vision/torchvision/models/mobilenetv2.py at main · pytorch/vision](https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/mobilenetv2.py)