轻量级网络——MobileNetV1～V3

简介：

随着神经网络结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。移动设备因硬件资源和算力的限制，很难运行复杂的深度学习网络模型。So，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使移动终端、嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。而MobileNet在轻量级神经网络中较具代表性。
原论文地址：
MobileNetV1：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf
MobileNetV2：https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf
MobileNetV3：https://arxiv.org/pdf/1905.02244v5.pdf
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一、MobileNetV1网络结构

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整个网络不算平均池化层与softmax层，共28层；
在整个网络结构中步长为2的卷积较有特点，卷积的同时充当下采样的功能；
第一层之后的26层都为深度可分离卷积的重复卷积操作；
每一个卷积层（含常规卷积、深度卷积、逐点卷积）之后都紧跟着批规范化和ReLU激活函数；
最后一层全连接层不使用激活函数。

二、MobileNetV2网络结构

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有17个Bottleneck层（每个Bottleneck包含两个逐点卷积层和一个深度卷积层），一个标准卷积层（conv），两个逐点卷积层（pw conv），共计有54层可训练参数层。
使用线性瓶颈（Linear Bottleneck）和反向残差（Inverted Residuals）结构优化了网络，使得网络层次更深了，但是模型体积更小，速度更快了。

三、MobileNetV3网络结构

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MobileNetV3分为Large和Small两个版本，Large版本适用于计算和存储性能较高的平台，Small版本适用于硬件性能较低的平台。

Large版本共有15个bottleneck层，一个标准卷积层，三个逐点卷积层。
Small版本共有12个bottleneck层，一个标准卷积层，两个逐点卷积层。

MobileNetV3中引入了5×5大小的深度卷积代替部分3×3的深度卷积。引入Squeeze-and-excitation（SE）模块和h-swish（HS）激活函数以提高模型精度。结尾两层逐点卷积不使用批规范化（Batch Norm），MobileNetV3结构图中使用NBN标识。
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MobileNet的优势

MobileNet相比经典的大型网络，参数量明显更少，参数量越少模型体积越小。
MobileNet优化网络结构使模型计算量成倍下降。
MobileNet凭借网络结构优化，在更少的参数及更少的计算量情况下，反而超过了部分大型神经网络的准确率。在最新的MobileNetV3-Large中，实现ImageNet数据集Top1准确率高达到75.2%。
使用Google Pixel-1手机测试，MobileNet各版本都能保持运行时间在120ms以下，最新版MobileNetV3-Large运行时间达到66ms，参数量和计算量更低的MobileNetV3-Small更是能达到22ms的超快速度；GoogleNet运行速度约为250ms，而VGG-16由于一次性需要加载至内存的空间已超过500MB，手机系统会报内存溢出错误导致无法运行。
MobileNet可以在移动终端实现众多的应用场景，包括图像分类、语义分割、目标检测及人脸识别等。