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论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244
代码地址:https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3
我们展示了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代 MobileNets。MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索(NAS)和 NetAdapt算法对移动设计如何协同工作,利用互补的方法来提高移动端CPU推理整体水平。通过这个过程,创建了两个新的发布的 MobileNet模型:MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small,分别针对高资源和低资源用例。然后将这些模型应用于目标检测和语义分割。针对语义分割(或任何密集像素预测)任务,提出了一种新的高效分割解码器 Lite reduce Atrous Spatial Pyramid Pooling(LR-ASPP)。实现了移动端分类,检测和分割的最新SOTA成果。与 MobileNetV2 相比,MobileNetV3-Large 在 ImageNet 分类上的准确率提高了 3.2%,同时延迟降低了 20%。与 MobileNet
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