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) ...