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YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetV3 详解
1. MobileNetV3 简介
MobileNetV3 是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，旨在为移动端设备提供高效的图像识别性能。它通过使用深度卷积分解、轻量级卷积层和逐层通道扩展等技术来实现，在保持精度的同时显著降低了模型的计算量和参数量。
2. MobileNetV3 原理详解
MobileNetV3 的核心思想是通过以下技术来提高模型的轻量级和高效性：
- 深度卷积分解: 将标准卷积层分解为深度卷积层和点卷积层，并使用 GroupConv 来减少计算量。
- 轻量级卷积层: 使用 1x1 卷积层和 3x3 卷积层来替代标准卷积层，并使用 ReLU6 激活函数和 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块来提高模型的性能。
- 逐层通道扩展: 在每个卷积层之后使用逐层通道扩展模块来增加特征通道数，并使用 DepthwiseConv 来减少计算量。
3. MobileNetV3 应用场景解释
MobileNetV3 可以应用于各种移动端图像识别任务，例如：
- 图像分类: MobileNetV3 可以用于对图像进行分类，例如识别图像中的物体或场景。 <