mobilenet_prune_pytorch图像分类算法模型

mobilenet_prune

论文

• EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
• mobilenetv2 https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf
• mobilenetv3 https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf

模型结构

mobilenetv2:

详细模型结构见官方论文：

• EfficientNet https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
• mobilenetv2 https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf
• mobilenetv3 https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf

算法原理

mobilenetv2:

具有线性瓶颈的反转残差(inverted residual )：该模块将低维压缩表示作为输入，首先将其扩展为高维度并使用轻量级沿深度卷积(depthwiseconvolution)进行滤波。随后通过线性卷积将特征投射回低维表示。中间层使用轻量级的沿深度卷积来对特征进行滤波作为非线性的来源。

数据集

CIFAR-10

• CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets

训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：

├── 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

**tips：本模型也会自动下载数据集

环境配置

在光源可拉取剪枝及微调的docker镜像，在光合开发者社区可下载torch安装包。mobilenet_prune推荐的镜像如下：

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04.1-py37-latest
docker run -d -t --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --network=host --group-add video --name prune-test image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04.1-py37-latest
docker exec -it prune-test bash

安装依赖

cd mobilenet_prune
pip3 install -r requirements.txt

训练

剪枝

efficientnet

python3 main.py --mode prune --model efficientnet --batch-size 128 --restore ./checkpoints/efficientnet.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

mobilenetv2

python3 main.py --mode prune --model mobilenetv2 --batch-size 128 --restore ./checkpoints/mobilenetv2.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

mobilenetv3

python3 main.py --mode prune --model mobilenetv3 --batch-size 128 --restore ./checkpoints/mobilenetv3.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

测试

efficientnet

python3 main.py --mode test --model efficientnet --batch-size 128 --restore ./run/cifar10/prune/cifar10-global-l1-efficientnet/cifar10_efficientnet_l1.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

mobilenetv2

python3 main.py --mode test --model mobilenetv2 --batch-size 128 --restore ./run/cifar10/prune/cifar10-global-l1-mobilenetv2/cifar10_mobilenetv2_l1.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

mobilenetv3

python3 main.py --mode test --model mobilenetv3 --batch-size 128 --restore ./run/cifar10/prune/cifar10-global-l1-mobilenetv3/cifar10_mobilenetv3_l1.pt --dataset cifar10  --method l1 --speed-up 2.11 --global-pruning

result

精度

method l1

method lamp

method group_norm

应用场景

算法类别

图像分类

热点应用行业

交通,金融,医疗,教育,家居

源码仓库及问题反馈

ModelZoo / mobilenet_prune_pytorch · GitLab

参考资料

• Torch-Pruning