深入了解 MobileNet

我们可以将视觉转换器与 MobileNet 一起使用吗？

并非直接，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，其卷积层处理图像，并将生成的特征馈送到 Transformer 模型中以进行进一步分析。

另一种方法是分别训练 MobileNet 和视觉 Transformer，然后通过集成技术组合它们的预测，这可能提高性能，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组合卷积和 Transformer 架构的灵活性。

有一个这种概念的实现，叫做 Mobile-Former。

Mobile-Former

Mobile-Former 是一种神经网络架构，旨在将 MobileNet 和 Transformer 结合起来，以有效地执行图像处理任务。它的设计目的是利用 MobileNet 进行局部特征提取，以及利用 Transformer 进行上下文理解。

您可以在 Mobile-Former 的论文 中找到其他详细的解释。

MobileNet 与 Timm

什么是 Timm？

timm（或 PyTorch Image Models）是一个 Python 库，提供了一系列预训练的深度学习模型，主要侧重于计算机视觉任务，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 很简单，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 MobileNet 的各种版本。以下是如何使用 timm 使用 MobileNet 的基本实现。

您必须先使用 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 找到其他针对各种任务的预训练模型和数据集。