深入探索MobileNet

我們能將視覺Transformer與MobileNet結合使用嗎？

不能直接，但我們可以！

MobileNet可以與Transformer模型以多種方式整合，以增強影像處理任務。

一種方法是使用MobileNet作為特徵提取器，其卷積層處理影像並將所得特徵輸入Transformer模型進行進一步分析。

另一種方法是分別訓練MobileNet和視覺Transformer，然後透過整合技術結合它們的預測，這可能會提高效能，因為每個模型都可能捕獲資料的不同方面。這種多方面的整合展示了在影像處理中結合卷積和Transformer架構的靈活性和潛力。

這種概念有一個實現，稱為Mobile-Former。

Mobile-Former

Mobile-Former是一種神經網路架構，旨在結合MobileNet和Transformers，以實現有效的影像處理任務。它旨在利用MobileNet進行區域性特徵提取，並利用Transformers進行上下文理解。

您可以從Mobile-Former的論文中找到其他詳細解釋。

MobileNet與Timm

什麼是Timm？

timm（或 PyTorch Image Models）是一個 Python 庫，它提供了一系列預訓練的深度學習模型，主要專注於計算機視覺任務，以及用於訓練、微調和推理的實用程式。

透過 PyTorch 中的 timm 庫使用 MobileNet 非常簡單，因為 timm 提供了一種便捷的方式來訪問各種預訓練模型，包括 MobileNet 的各種版本。以下是使用 timm 實現 MobileNet 的基本方法。

您必須首先使用 pip 安裝 timm

pip install timm

這是基本程式碼

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)

您可以訪問Timm的Hugging Face頁面，查詢各種任務的其他預訓練模型和資料集。