#MobileNet-v3

MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练，采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M，计算量0.2 GMACs，支持224x224像素输入。除图像分类外，还可用于特征提取和生成图像嵌入，是资源受限环境下的理想选择。

tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k是基于MobileNet-v3架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型参数量为3.9M，计算复杂度为0.2 GMACs，适用于资源受限的移动设备。模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。最初由TensorFlow团队开发，后由Ross Wightman移植到PyTorch平台，为开发者提供了多平台使用选择。

MobileNet-v3是一款轻量级图像分类模型，由阿里巴巴MIIL团队在ImageNet-21k-P上预训练并在ImageNet-1k上微调。模型参数仅5.5M，适合资源受限设备。除图像分类外，还可用于特征图提取和图像嵌入，为视觉任务提供基础。该模型结合了大规模和标准数据集的优势，在保持高效性的同时提升了性能。

MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术，具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入，可用于图像分类、特征提取和嵌入生成，适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。

tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k是一款针对移动设备优化的轻量级图像分类模型。基于MobileNet-v3架构，该模型在ImageNet-1k数据集上训练，仅有200万参数和0.1 GMACs，适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外，它还可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。通过timm库，开发者可以方便地加载预训练模型，实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。这个模型平衡了性能和效率，特别适合资源受限的移动应用场景。

该项目采用MobileNet-v3模型进行图像分类，在ImageNet-1k数据集上通过LAMB优化器和RMSProp优化器进行微调。利用指数衰减学习率调度和EMA权重平均，提高性能表现。模型在特征提取和图像嵌入方面表现出色，适合开发轻量级视觉识别应用。

该项目展示了在ImageNet-1k上训练的MobileNet-v3图像分类模型，强调其在资源受限环境中的适用性。使用LAMB优化器和EMA权重平均化，该模型参照ResNet Strikes Back设计，通过简化预处理流程，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种深度学习任务，增强模型性能。