cptn mobilenetv2 机器学习模型 体积超小

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去年用tensorflow版本的ctpn跑过一些demo,效果不错,但是checkpoint在300MB左右,因为那个版本使用了VGG16作为backbone;后面在其基础上改成了EfficientNet B4,结果不是很理想(偏大,效果肉眼可见一般)。

趁着疫情闷在家里,刚好带回来了一台Geforce 1060Ti的笔记本(大机器没配置远程登录...),闲来无事跑些模型出来。

backbone选用MobilenetV2, (EfficientNet闻着香,但似乎trick太多,无法有效从零训练);分类任务使用yolov3,去掉了32,8两层,只保留16一层。anchor参考CTPN论文中设置;运行大概1个晚上,跑CTPN原有的dataset。结果肉眼可见效果不错,关键是模型很小,tflite quant之后只有300K,iPhone8上运行估算是100ms。

配图以飨读者:

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