让我们深入了解 MobileNet

我们可以将 Vision Transformers 与 MobileNet 一起使用吗？

不能直接使用，但我们可以！

MobileNet 可以通过多种方式与 Transformer 模型集成，以增强图像处理任务。

一种方法是将 MobileNet 用作特征提取器，其中其卷积层处理图像，并将生成的特征馈送到 Transformer 模型以进行进一步分析。

另一种方法是分别训练 MobileNet 和 Vision Transformer，然后通过集成技术结合它们的预测，从而有可能提高性能，因为每个模型都可能捕获数据的不同方面。这种多方面的集成展示了在图像处理中结合卷积和 Transformer 架构的灵活性和潜力。

有一个这种概念的实现，称为 Mobile-Former。

Mobile-Former

Mobile-Former 是一种神经网络架构，旨在结合 MobileNet 和 Transformers，以实现有效的图像处理任务。它旨在利用 MobileNet 进行局部特征提取，并利用 Transformers 进行上下文理解。

您可以从 Mobile-Former 的论文中找到其他详细的解释。

使用 Timm 的 MobileNet

什么是 Timm？

timm（或 PyTorch 图像模型）是一个 Python 库，提供了一系列预训练的深度学习模型，主要专注于计算机视觉任务，以及用于训练、微调和推理的实用程序。

通过 PyTorch 中的 timm 库使用 MobileNet 非常简单，因为 timm 提供了一种简单的方法来访问各种预训练模型，包括各种版本的 MobileNet。以下是如何使用 timm 实现 MobileNet 的基本代码。

您必须首先使用 pip 安装 timm

pip install timm

这是基本代码

import timm
import torch

# Load a pre-trained MobileNet model
model_name = "mobilenetv3_large_100"

model = timm.create_model(model_name, pretrained=True)

# If you want to use the model for inference
model.eval()

# Forward pass with a dummy input
# Batch size 1, 3 color channels, 224x224 image
input_tensor = torch.rand(1, 3, 224, 224)

output = model(input_tensor)
print(output)

您可以访问 Timm 的 Hugging Face 页面，查找其他用于各种任务的预训练模型和数据集。