MobileNetsV1、MobileNetsV2、MobileNetsV3

参考来源：

MobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建_bneck结构图-CSDN博客
轻量级神经网络MobileNet全家桶详解-CSDN博客

汇总

MobileNetsV1特性：

MobileNetsV2特性：

MobileNetsV3特性：

三者特性汇总：

MobileNetsV1

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。

主要贡献：

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：文章提出了使用深度可分离卷积作为构建轻量级CNN的核心。这种卷积将传统的卷积操作分解为深度卷积和点卷积两个步骤，大幅减少了计算量和模型大小。
全局超参数：引入了宽度乘数（width multiplier）和分辨率乘数（resolution multiplier）两个简单的全局超参数，允许模型构建者根据应用的资源限制（延迟、大小）灵活地选择合适大小的模型。
模型架构的简化：MobileNet的架构设计简化了网络结构，除了第一层使用全卷积外，其余层均采用深度可分离卷积，并通过批量归一化（batch normalization）和ReLU激活函数来提高效率。

拓展阅读：

在传统卷积中，每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等（每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算）。而在DW卷积中，每个卷积核的channel都是等于1的（每个卷积核只负责输入特征矩阵的一个channel，故卷积核的个数必须等于输入特征矩阵的channel数，从而使得输出特征矩阵的channel数也等于输入特征矩阵的channel数）

深度可分离卷积：

在DW卷积之后，可以看到输入特征通道和输出特征通道一样，如果要改变输出通道数，可以在DW之后加一个1x1卷积，通道控制1x1卷积核数量来控制输出通道数，DW+PW称为深度可分离卷积。

对比了传统卷积和深度可分离卷积这两个卷积方式的计算量，其中 $D_{F}$ 是输入特征矩阵的宽高（这里假设宽和高相等）， $D_{K}$ 是卷积核的大小，M是输入特征矩阵的channel，N是输出特征矩阵的channel，卷积计算量近似等于卷积核的高 x 卷积核的宽 x 卷积核的channel x 输入特征矩阵的高 x 输入特征矩阵的宽（这里假设stride等于1），在我们mobilenet网络中DW卷积都是是使用3x3大小的卷积核。所以理论上普通卷积计算量是DW+PW卷积的8到9倍：

MobileNetsV2

MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。

主要贡献：

倒置残差结构（Inverted Residual and Linear Bottleneck）：MobileNetV2引入了一种新的层结构，其中1x1的扩展卷积位于深度卷积之前，这与传统的残差网络结构相反。这种设计允许网络在保持计算效率的同时增加非线性。
线性瓶颈：在倒置残差结构中，输入和输出的维度较低，而中间层扩展到更高维度，这有助于减少计算量并保持特征的表达能力。
轻量级深度卷积：在倒置残差结构中使用轻量级的3x3深度卷积，作为非线性的来源，以提高特征的表达能力。

左侧是ResNet网络中的残差结构，右侧就是MobileNet v2中的到残差结构。在残差结构中是1x1卷积降维->3x3卷积->1x1卷积升维，在倒残差结构中正好相反，是1x1卷积升维->3x3DW卷积->1x1卷积降维。为什么要这样做，原文的解释是高维信息通过ReLU激活函数后丢失的信息更少（注意倒残差结构中基本使用的都是ReLU6激活函数，但是最后一个1x1的卷积层使用的是线性激活函数）。

V1 V2卷积块对比：

MobileNetsV3

MobileNetV3是Google团队开发的最新一代针对移动设备的高效卷积神经网络。

主要贡献：

硬件感知网络架构搜索（NAS）：MobileNetV3利用NAS技术为移动电话CPU优化网络结构，这是通过结合NetAdapt算法实现的，以进一步改善模型性能。
NetAdapt算法：这是一种针对特定硬件平台优化网络层内滤波器数量的方法，与NAS技术互为补充。
新型激活函数h-swish：为了解决原始swish激活函数在移动设备上计算成本高的问题，MobileNetV3引入了h-swish，这是一种更快速且更适合量化的激活函数。
大压缩比的squeeze-and-excite模块：在MobileNetV3中，squeeze-and-excite模块的大小被固定为扩展层通道数的1/4，这有助于提高准确性，同时保持参数数量和延迟成本的适度增加。
轻量级分割解码器LR-ASPP：为语义分割任务提出的新模块，通过改进的全局平均池化和1x1卷积，提高了分割性能和效率