MobileNetV1，V2，V3
参考：
《这就是神经网络 5：轻量化神经网络--MobileNet V1、MobileNet V2、ShuffleNet V1、ShuffleNet V2》
《模型结构搜索之MobileNet v3》
附录一
Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)，该结构和常规卷积操作类似，可用来提取特征，但相比于常规卷积操作，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。
常规卷积操作
对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4），最终输出4个Feature Map，如果有same padding则尺寸与输入层相同（5×5），如果没有则为尺寸变为3×3。
此时，卷积层共4个Filter，每个Filter包含了3个Kernel，每个Kernel的大小为3×3。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算：
N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108
Depthwise Separable Convolution
Separable Convolution在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行，分别为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution。
(1) Depthwise Convolution
不同于常规卷积操作，Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。
同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算，不同于上面的常规卷积，DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和卷积核一一对应）。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map(如果有same padding则尺寸与输入层相同为5×5)，如下图所示。
Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同，无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map。
其中一个Filter只包含一个大小为3×3的Kernel，卷积部分的参数个数计算如下：
N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27(2) Pointwise Convolution
Pointwise Convolution的运算与常规卷积运算非常相似，它的卷积核的尺寸为 1×1×M，M为上一层的通道数。所以这里的卷积运算会将上一步的map在深度方向上进行加权组合，生成新的Feature map。有几个卷积核就有几个输出Feature map。如下图所示。
由于采用的是1×1卷积的方式，此步中卷积涉及到的参数个数可以计算为：
N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12
经过Pointwise Convolution之后，同样输出了4张Feature map，与常规卷积的输出维度相同。
附录二
常见问题
一、MobileV2与V1的区别
下图是MobileNetV2与MobileNetV1的区别（原图链接）：
主要区别有两点：
（1）Depth-wise convolution之前多了一个1*1的“扩张”层，目的是为了提升通道数，获得更多特征；
（2）最后不采用Relu，而是Linear，目的是防止Relu破坏特征。
二、MobileNet V3相对于V2进行了何种改进
MobileNet v3 是谷歌大脑提出的一篇模型结构搜索的文章，它的前身是MNASNet，然后通过在MNASNet基础上的进一步优化实现的。MobileNet v3的设计初衷和MNASNet相同：通过AutoML技术搜索出一个即快又准的网络架构。MobileNet v3的主要贡献有3点：
- 使用Platform-Aware NAS得到网络的初始结构；
- 使用NetAdapt [3]对网络的部分层进行局部优化；
- 对网络中的耗时的结构进行重新设计；
- 设计了一组更快的激活函数。
另外，作者基于MobileNet v3和R-ASPP设计了一个又快又准的场景分割网络LR-ASPP。
MobileNet v3参考的网络结构有三个，它们分别是MobileNet v1，MobileNet v2和MNASNet。MobileNet v1的提出的模块是深度可分离卷积网络（depthwise separable convolutions），深度可分离卷积网络由按通道的3x3卷积（深度卷积）和跨通道的1x1卷积（点卷积）组成。MobileNet v2提出的模块是线性瓶颈的逆残差结构（inverted residual with linear bottleneck），如图1所示。MNASNet则是在MobileNet v2的基础上加入了SENet中提出的Squeeze-and-Excitation模块。在残差结构使用了不同的结合方式，其中SENet将Squeeze-and-Excitation模块放在了残差模块之后，而MNASNet则是将这个模块放在了残差模块中间，如图2所示。
图1：MobileNet v2的线性瓶颈的逆残差结构
图2：MobileNet v3的结构，它将SE模块放在了残差内部