MobileNetV3-PyTorch MobileNetV3的PyTorch实现 概述 MobileNetV3体系结构的PyTorch实现： 。 基于MNASNet（可通过架构搜索找到），添加了量化友好的SqueezeExcite和Swish + NetAdapt + Compact层。 结果：比MobileNetV2快2倍，并且更准确。 MobileNetV3体系结构 MobileNetV3结果

训练自己的MNASNET 动机 我们试图从实现这个MNASNET网络从头开始-并未能实现与我们所用的方法所要求的精度。 嗯，可能这就是为什么在Cadene的存储库中，仅从TF NASNET移动版的原因？ 好吧，很高兴知道ImageNet上的培训网络并不像听起来那样简单。 即使我们未能在MNASNET上达到75-76％的top1精度要求，我们仍然相信最有可能的是训练方法（？）。 根据我们在各种培训制度下的经验，这些网络似乎在最高精度上达到了35-40％的峰值。 同样，也许我们应该等待15-30个