# MobileNetV3 ## 论文 `Searching for MobileNetV3` - [https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf ](https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf) ## 模型结构 MobileNetv3模型采用轻量级的深度可分离卷积(depthwise separable convolution)结构,以减少模型参数量和计算复杂度。 ![MobileNet_1](MobileNet_1.png) ## 算法原理 MobileNetv3模型采用混合使用轻量级深度可分离卷积和逆残差结构(Inverted Residuals)的算法原理,以实现高效计算和良好的模型性能。![MobileNet_2](MobileNet_2.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-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10 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-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10 /bin/bash ``` ### Dockerfile(方法二) 此处提供dockerfile的使用方法 ``` cd ./docker docker build --no-cache -t mobilenetv3:1.0 . 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 ``` ### 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:dtk24.04.1 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` 另外需要安装如下三方库 ``` pip install scipy ``` ## 数据集 `cifar10` - [CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) ``` ├── cifar-10-batches-py │   ├── batches.meta │   ├── data_batch_1 │   ├── data_batch_2 │   ├── data_batch_3 │   ├── data_batch_4 │   ├── data_batch_5 │   ├── readme.html │   └── test_batch ``` ### 数据预处理 无 ## 训练 ### 单机多卡 ``` 运行前需设置一下数据集路径 bash train.sh ``` ## result ![MobileNet_3](result.png) ### 精度 测试数据:cifar10,使用的加速卡:Z100L。 根据测试结果情况填写表格: | 卡数 | 准确率 | | :------: | :------: | | 4 | 91.44% | ## 应用场景 ### 算法类别 `目标检测` ### 热点应用行业 `交通,政府,金融` ## 源码仓库及问题反馈 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/mobilenetv3_pytorch ## 参考资料 - https://github.com/showlo/mobilenetv3