目标检测算法——YOLOv5结合轻量化网络MobileNetV3

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论文题目：Searching for MobileNetV3

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02244

源代码：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3

一、论文简介

MobileNetV3，是谷歌在2019年3月21日提出的轻量化网络架构，在前两个版本的基础上，加入神经网络架构搜索（NAS）和h-swish激活函数，并引入SE通道注意力机制，性能和速度都表现优异，受到学术界和工业界的追捧。

相比于 MobileNetV2 版本而言，具体 MobileNetV3 在性能上有哪些提升呢？在原论文摘要中，作者提到在 ImageNet 分类任务中正确率上升了 3.2%，计算延时还降低了 20%。

小海带结合YOLOv5做实验时的参数：343 layers, 1376844 parameters, 1376844 gradients, 2.3 GFLOPS。参数量及浮点运算量大幅下降，且推理速度提升飞快！

总结其主要特点：

1.论文推出两个版本：Large 和 Small，分别适用于不同的场景
2.网络的架构基于NAS实现的MnasNet（效果比MobileNetV2好），由NAS搜索获取参数
3.引入MobileNetV1的深度可分离卷积
4.引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构
5.引入基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型(SE)
6.使用了一种新的激活函数h-swish(x)
7.网络结构搜索中，结合两种技术：资源受限的NAS（platform-aware NAS）与NetAdapt
8.修改了MobileNetV2网络端部最后阶段

二、YOLOv5结合轻量化网络MobileNetV3

1.配置.yaml文件

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [ [ -1, 1, conv_bn_hswish, [ 16, 2 ] ],                 # 0-p1/2
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 16,  16, 3, 2, 1, 0 ] ],  # 1-p2/4
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24,  72, 3, 2, 0, 0 ] ],  # 2-p3/8
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24,  88, 3, 1, 0, 0 ] ],  # 3-p3/8
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40,  96, 5, 2, 1, 1 ] ],  # 4-p4/16
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 5-p4/16
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 6-p4/16
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 120, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 7-p4/16
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 144, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 8-p4/16
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 288, 5, 2, 1, 1 ] ],  # 9-p5/32
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 10-p5/32
    [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ],  # 11-p5/32
  ]
 
# YOLOv5 head
head:
 [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 8], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 1, C3, [256, False]],  # 15
 
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 3], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 1, C3, [128, False]],  # 19 (P3/8-small)
 
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, 16], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 1, C3, [256, False]],  # 22 (P4/16-medium)
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 1, C3, [512, False]],  # 25 (P5/32-large)
 
   [[19, 22, 25], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]
 

2.配置common.py

#——————MobileNetV3——————
 
class h_sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_sigmoid, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)
 
    def forward(self, x):
        return self.relu(x + 3) / 6
 
 
class h_swish(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_swish, self).__init__()
        self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace)
 
    def forward(self, x):
        return x * self.sigmoid(x)
 
 
class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=4):
        super(SELayer, self).__init__()
        # Squeeze操作
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        # Excitation操作(FC+ReLU+FC+Sigmoid)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel),
            h_sigmoid()
        )
 
    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x)
        y = y.view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)  # 学习到的每一channel的权重
        return x * y
 
 
class conv_bn_hswish(nn.Module):
    """
    This equals to
    def conv_3x3_bn(inp, oup, stride):
        return nn.Sequential(
            nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(oup),
            h_swish()
        )
    """
 
    def __init__(self, c1, c2, stride):
        super(conv_bn_hswish, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, 3, stride, 1, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
        self.act = h_swish()
 
    def forward(self, x):
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))
 
    def fuseforward(self, x):
        return self.act(self.conv(x))
 
 
class MobileNet_Block(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, hidden_dim, kernel_size, stride, use_se, use_hs):
        super(MobileNet_Block, self).__init__()
        assert stride in [1, 2]
 
        self.identity = stride == 1 and inp == oup
 
        # 输入通道数=扩张通道数 则不进行通道扩张
        if inp == hidden_dim:
            self.conv = nn.Sequential(
                # dw
                nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=hidden_dim,
                          bias=False),
                nn.BatchNorm2d(hidden_dim),
                h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace=True),
                # Squeeze-and-Excite
                SELayer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),
                # pw-linear
                nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(oup),
            )
        else:
            # 否则 先进行通道扩张
            self.conv = nn.Sequential(
                # pw
                nn.Conv2d(inp, hidden_dim, 1, 1, 0, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(hidden_dim),
                h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace=True),
                # dw
                nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=hidden_dim,
                          bias=False),
                nn.BatchNorm2d(hidden_dim),
                # Squeeze-and-Excite
                SELayer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),
                h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace=True),
                # pw-linear
                nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(oup),
            )
 
    def forward(self, x):
        y = self.conv(x)
        if self.identity:
            return x + y
        else:
            return y
 

3.修改yolo.py

找到parse_model函数，加入h_sigmoid， h_swish，SELayer，conv_bn_hswish， MobileNet_Block等5个模块即可。

代码改进方面有问题可留言。

最后一步！——小伙伴们可以自行训练自己的数据集啦！！！

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3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

🌴 持续更新中……

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1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

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1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）

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1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）

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🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

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🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）

3.深度学习之语义分割算法（入门学习）

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）

14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）

22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）

23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）

24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）

25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）

26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总（附下载链接）

27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）

28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总（速速收藏）

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？

16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）

17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）

32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）

33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）

34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）

35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）

36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）

37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）

38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）

39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）

🌴 持续更新中……

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