# A PyTorch implementation of MobileNetV3
I make a mistake to forget the avgpool in se model, now I have re-trained the mbv3_small, the mbv3_large is on training, it will be coming soon.
You should use torch.load to load the model.
```
model = torch.load("mbv3_large.old.pth.tar", map_location='cpu')
weight = model["state_dict"]
```
This is a PyTorch implementation of MobileNetV3 architecture as described in the paper [Searching for MobileNetV3](https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf).
Some details may be different from the original paper, welcome to discuss and help me figure it out.
### MobileNetV3
| | Madds | Parameters | Top1-acc |
| ----------- | --------- | ---------- | --------- |
| Large | 219 M | 5.4 M | 75.2% |
| Small | 66 M | 2.9 M | 67.4% |
| Ours Large old | 272 M | 3.96 M | 75.454% |
| Ours Small old | 66 M | 2.51 M | 69.069% |
| Ours Large new | 265 M | 3.96 M | |
| Ours Small new | 64 M | 2.51 M | 69.037% |
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Python-MobileNetV3的PyTorch实现提供预训练的模型
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MobileNetV3的PyTorch实现,提供预训练的模型
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mobilenetv3-master
mobilenetv3.py 7KB
mbv3_small.pth.tar 19.3MB
mbv3_small.old.pth.tar 19.3MB
mbv3_large.old.pth.tar 30.4MB
README.md 1KB
mobilenetv3.old.py 7KB
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- ζั͡ޓއއღ假清纯2021-05-26资源很好,非常感谢!
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