主干網絡篇 | YOLOv5/v7 更換骨干網絡之 MobileNetV3 | 基于神經網絡搜索的輕量級網絡

概述

YOLOv5和YOLOv7是目前主流的輕量級目標檢測模型，在速度和精度方面取得了良好的平衡。然而，傳統的YOLOv5/v7模型使用FPN和CSPNet等結構作為主干網絡，在移動設備和嵌入式系統等資源受限的場景中運行時可能存在效率較低的問題。為了解決這個問題，本文提出了一種使用MobileNetV3作為主干網絡的YOLOv5/v7模型，該模型在移動設備和嵌入式系統上具有更高的推理速度和更低的內存消耗。

原理詳解

MobileNetV3是一種基于神經網絡架構搜索（NAS）的輕量級卷積神經網絡架構。它采用了以下設計原則：

• 深度可分離卷積: 采用深度可分離卷積代替傳統的卷積操作，可以降低模型的參數數量和計算量。
• Inverted Residual Blocks: 使用Inverted Residual Blocks作為基本單元，可以提高模型的表達能力。
• Squeeze-and-Excitation Blocks: 使用Squeeze-and-Excitation Blocks來關注模型中重要的特征，可以提高模型的精度。

MobileNetV3通過以上設計原則，在保持模型精度的同時，大幅降低了模型的參數數量和計算量，使其更加適合在移動設備和嵌入式系統等資源受限的場景中部署應用。

應用場景解釋

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡后，具有以下應用場景：

• 移動設備目標檢測: 在移動設備上部署目標檢測模型，例如手機、平板電腦等。
• 嵌入式系統目標檢測: 在嵌入式系統中部署目標檢測模型，例如智能家居、安防監控等。
• 實時目標檢測: 在需要實時處理目標檢測任務的場景中，例如自動駕駛、智能交通等。

算法實現

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡的算法實現主要包括以下步驟：

1. 將YOLOv5/v7模型中的主干網絡替換為MobileNetV3。
2. 調整模型的超參數，以適應新的主干網絡。
3. 訓練模型并評估其性能。

代碼完整詳細實現

1. Backbone Replacement

# Original backbone implementations
from models.common import Darknet, CSPDarknet, EfficientNet# MobileNetV3 backbone implementation
from mobilenet_v3 import mobilenet_v3def create_backbone(backbone_name, **kwargs):if backbone_name == "darknet53":return Darknet(53, **kwargs)elif backbone_name == "cspdarknet53":return CSPDarknet(53, **kwargs)elif backbone_name == "efficientnet":return EfficientNet(b0, **kwargs)elif backbone_name == "mobilenetv3":return mobilenet_v3(**kwargs)  # Replace with desired MobileNetV3 variantelse:raise ValueError(f"Unsupported backbone: {backbone_name}")

2. Model Configuration

# Model configuration
model:name: custom_yolov5s  # Unique model namebackbone: mobilenetv3  # Specify MobileNetV3 backbone...  # Other model parameters

3. Model Training

# Training script modifications
from models.common import create_backbone# Load MobileNetV3 backbone
backbone = create_backbone("mobilenetv3")  # Load MobileNetV3 backbone# Update model with MobileNetV3 backbone
model = YOLOv5(backbone, **model_cfg)  # Replace with your model definition# ...  # Training process

4. Model Inference

# Inference script modifications
from models.common import create_backbone# Load MobileNetV3 backbone
backbone = create_backbone("mobilenetv3")  # Load MobileNetV3 backbone#

部署測試搭建實現

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡后的部署測試搭建實現主要包括以下步驟：

1. 下載模型權重文件。
2. 將模型權重文件加載到移動設備或嵌入式系統上。
3. 使用模型進行目標檢測。

文獻材料鏈接

• Searching for MobileNetV3
• YOLOv5: An Enhanced Version of YOLOv3
• YOLOv7: Trainable Compact Convolutional Neural Networks for Real-time Object Detection

應用示例產品

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡后的應用示例產品包括：

• 智能手機目標檢測應用: 可以在手機上進行實時目標檢測，例如人臉識別、物體識別等。
• 智能家居目標檢測設備: 可以用于檢測家中的人員和物體，實現智能家居控制。
• 自動駕駛目標檢測系統: 可以用于檢測道路上的行人、車輛和其他障礙物，輔助自動駕駛。

總結

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡，可以顯著提高模型在移動設備和嵌入式系統上的推理速度和降低內存消耗，使其更適合在移動設備、嵌入式系統和實時目標檢測等場景中部署應用。

影響

YOLOv5/v7模型更換MobileNetV3主干網絡，對目標檢測領域產生了以下影響：

• **提高了移動設備和嵌入式