MobileNetEdgeTPU」の意訳です。Guptaさんによる投稿です。MobileNetV3の探索スペースMobileNetV3の探索スペースは、モバイル環境に適したアーキテクチャを設計する最近の複数の進歩に基づいて構築されています。Swish非線形関数に基づいたhard-swish(h-swish)と呼ばれる新しい活性化関数を導入しています。Swish関数の重大な欠点は、モバイルハードウェア上で計算させると非常に効率が悪いと言う事です。そのため、代わりに2つの区分線形関数の積として効率的に表現できる近似式を使用します。次に、同じく従来のシグモイド関数を区分的線形近似で置き換えるモバイル対応のsqueeze-and-excitationブロックを紹介します。h-swishとモバイルフレンドリーなsqueeze-and-excitationを、MobileNetV2で導入された逆ボトルネック構造の修正バージョンと組み合わせることで、MobileNetV3の新しい土台が生まれました。MobileNetV3は、h-swishおよびモバイルフレンドリーなsqueeze-and-excitationを検索可能なオプションとして追加することにより、MobileNetV2の逆ボトルネック構造を拡張します。以下のパラメーターを、MobileNetV3の構築に使用される探索スペースに定義しています。stage)を導入し、応答速度を更に15%削減しました。MobileNetV3の物体検出とセマンティックセグメンテーション分類モデルに加えて、MobileNetV3には物体検出モデルも導入しました。これにより、COCOデータセットを使ったテストでMobileNetV2と同精度を25%早い応答速度で達成しました。Pooling(LR-SPP)と呼ばれる低レイテンシセグメンテーションデコーダーを導入しまして最適化しています。この新しいデコーダには、3つに分化しています。低解像度でのセマンティック検出用、高解像度での詳細用、および軽量のAttention用です。LR-SPPとMobileNetV3の組み合わせにより、高解像度のCityscapesデータセットで応答速度が35%以上短縮されました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。環境を物理的に操作するような職業はずっと安全だと、誰もがそう思う。米軍のパイロット達はアメリカ西部にいながら、アフガニスタンでドローンを飛ばしている。同じように、遠隔制御の機械が視覚の鋭敏さと手先の器用さを備えたオフショアの労働者に操作され、自律ロボットに取って代わられるのを免れるという状況も容易に想像できる。WordPress.。