主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 MobileNetV3 | 基于神经网络搜索的轻量级网络
1. 简介
近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而，随着模型复杂度的不断提升，模型训练和部署所需的计算资源也呈指数级增长，这对于资源受限的设备和平台带来了挑战。
为了解决这个问题，MobileNetV3 应运而生。MobileNetV3 是一种基于神经网络架构搜索（NAS）的轻量级卷积神经网络架构，它通过探索不同网络结构的组合，以最小化的计算代价获得最大化的精度，实现了模型的轻量化和高效性。
本文将介绍将 MobileNetV3 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的方案，并探讨基于神经网络搜索的轻量级网络设计。
2. 原理详解
MobileNetV3 的核心思想是通过神经网络架构搜索（NAS）寻找在特定性能指标约束下，模型参数量和计算量与模型精度之间的最佳平衡。
MobileNetV3 的架构搜索过程主要包括以下步骤：
- 定义搜索空间: 首先，定义一个包含不同网络结构组合的搜索空间，例如网络深度、宽度、卷积核大小、激活函数等。
- 评估候选架构: 使用随机采样或贝叶斯优化等方法从搜索空间中抽取候选架构，并对每个候选架构进行训练和评估，获得其性能指标（例如精度、计算量）。
- 更新搜索策略: 根据评估结果，更新搜索策略，将搜索重点放在更有可能找到高性能架构的区域。
- 重复步骤 2 和 3: 重复步骤 2 和 3，直到找到满足性能指标约束的最佳架构。
MobileNetV3 引入了以下两种关键技术来提高搜索效率：
- 深度可分离卷积: MobileNetV3 使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）来降低模型的计算量。深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，可以显著减少模型的参数量和计算量。
- 轻量化激活函数: MobileNetV3 使用轻量化激活函数（例如 HSwish、ReLU6）来进一步降低模型的计算量。轻量化激活函数可以减少模型的计算量，而不会显著降低模型的精度。
3. 应用场景解释
将 MobileNetV3 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络具有以下优势：
- 提高模型轻量化: MobileNetV3 的轻量化特性可以显著降低模型的计算量和参数量，使其更易于部署在资源受限的设备和平台上。
- 提升模型精度: MobileNetV3 在保持轻量化的同时，也能保持甚至提升模型的精度。
- 扩展模型应用场景: MobileNetV3 的高效性使其能够应用于更广泛的场景，例如移动设备、嵌入式系统、物联网等。
4. 算法实现
将 MobileNetV3 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的具体步骤如下：
- 选择 MobileNetV3 架构: 根据需求选择合适的 MobileNetV3 架构，例如 MobileNetV3-Large、MobileNetV3-Small 等。
- 修改 YOLOv5/v7 代码: 修改 YOLOv5/v7 代码，将原有的骨干网络替换为 MobileNetV3 架构。
- 训练模型: 训练模型并评估其性能。
5. 完整代码实现
import tensorflow as tf
from ppcv.modeling import backbones
def yolo_v5_mobilenetv3(num_classes=80):
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(640, 640, 3))
# MobileNetV3 backbone
x = MobileNetV3(include_top=False, input_shape=(640, 640, 3))(inputs)
# CSPNet neck
p5 = _cspnet_block(x, 256)
down = _downsample(p5)
p4 = _cspnet_block(down, 128)
down = _downsample(p4)
p3 = _cspnet_block(down, 64)# ... (Rest of the code for CSPNet neck and YOLO head remains the same as in the previous explanation)
# Head
yolo_1 = _yolo_head(p5, 512, [13, 26], num_classes=num_classes)
yolo_2 = _yolo_head(p4, 256, [10, 19, 37], num_classes=num_classes)
yolo_3 = _yolo_head(p3, 128, [8, 16, 32], num_classes=num_classes)
return Model(inputs=inputs, outputs=[yolo_1, yolo_2, yolo_3])
# ... (Other model components and training code) ...
6. 部署测试搭建实现
将 MobileNetV3 作为主干网络的 YOLOv5/v7 模型可以部署在各种平台上，包括：
- CPU: MobileNetV3 的轻量化特性使其能够在 CPU 上高效运行，适用于对性能要求不高的情况。
- GPU: 在 GPU 上部署 MobileNetV3 可以获得更高的性能，适用于对性能要求较高的场景。
- 移动设备: MobileNetV3 可以部署在移动设备上，实现实时的目标检测。
部署测试搭建的具体步骤取决于所使用的平台和硬件。以下是一些通用的步骤：
- 安装依赖库: 安装 TensorFlow、YOLOv5/v7 等必要的库。
- 下载模型权重: 下载训练好的 MobileNetV3 YOLOv5/v7 模型权重。
- 转换模型格式: 如果需要，将模型权重转换为目标平台的格式。
- 部署模型: 将模型部署到目标平台上。
- 测试模型: 测试模型的性能和精度。
7. 文献材料链接
- MobileNetV3: Searching for Mobile Vision Efficient Networks
- YOLOv5: An Enhanced Version of YOLOv3
- PP-LCNet: An Efficient Convolutional Neural Network for Image Classification
8. 应用示例产品
将 MobileNetV3 作为主干网络的 YOLOv5/v7 模型已经应用于各种产品和场景中，例如：
- 智能手机: 一些智能手机应用了 YOLOv5/v7 模型进行实时目标检测，例如拍照识物、AR 应用等。
- 无人机: 无人机可以使用 YOLOv5/v7 模型进行目标识别和跟踪，例如空中巡逻、搜索救援等。
- 智能家居: 智能家居设备可以使用 YOLOv5/v7 模型进行人脸识别、物体识别等，例如门禁系统、安防监控等。
9. 总结
将 MobileNetV3 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络是一种有效的方案，可以显著提高模型的轻量化和精度，并扩展模型的应用场景。
10. 影响
MobileNetV3 的出现对基于神经网络搜索的轻量级网络设计产生了深远的影响，它证明了通过神经网络架构搜索可以找到在特定性能指标约束下，模型参数量和计算量与模型精度之间的最佳平衡。
11. 未来扩展
未来，可以继续探索更有效的基于神经网络搜索的轻量级网络设计方法，并将其应用于更多类型的模型和任务中，以进一步提升模型的性能和效率。