Mxnet中的Gluoncv提供darknet53和mobilenetv1的Yolov3，由于model_zoo中有很多写好的分类模型，因此可以快速地为Yolov3更换基础网络。首先需要下载Gluoncv源码并将其修改，然后可以在本地训练中import更改的模型。我们以Gluoncv中提供的mobilenetv3_large为示例，增加一个基于mobilenetv3_large的Yolov3，并命名成‘yolo3_mobilenetv3_large_voc’，若想替换其它基础网络，方法类似。
Gluoncv代码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv
其中已经有的Yolov3模型：
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10'yolo3_darknet53_voc', 'yolo3_darknet53_coco', 'yolo3_darknet53_custom', 'yolo3_mobilenet1_0_coco', 'yolo3_mobilenet1_0_voc', 'yolo3_mobilenet1_0_custom', 'yolo3_mobilenet0_25_coco', 'yolo3_mobilenet0_25_voc', 'yolo3_mobilenet0_25_custom'
我们需要的mobilenetv3_large模型文件存放在gluoncv/model_zoo中，和mobilenetv1以及众多分类模型放在一起，因此我们只需要分析给出的基于mobilenetv1的Yolov3模型，便可以找到快速替换基础网络的方式。
根据gluoncv/model_zoo/yolo/yolo3.py中yolo3_mobilenet1_0_voc代码（如下所示）分析，我们只需要传入mobilenetv3_large的base_net，并找到strides=[8,16,32]对应的特征层，便可以使用封装好的get_yolov3函数得到基于mobilenetv3_large的Yolov3。
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21def yolo3_mobilenet1_0_voc(pretrained_base=True, pretrained=False, norm_layer=BatchNorm, norm_kwargs=None, **kwargs): from ...data import VOCDetection pretrained_base = False if pretrained else pretrained_base base_net = get_mobilenet( multiplier=1, pretrained=pretrained_base, norm_layer=norm_layer, norm_kwargs=norm_kwargs, **kwargs) stages = [base_net.features[:33], base_net.features[33:69], base_net.features[69:-2]] anchors = [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]] strides = [8, 16, 32] classes = VOCDetection.CLASSES return get_yolov3( 'mobilenet1.0', stages, [512, 256, 128], anchors, strides, classes, 'voc', pretrained=pretrained, norm_layer=norm_layer, norm_kwargs=norm_kwargs, **kwargs)
1. 首先在yolo3.py中根据相对路径import model_zoo中的mobilenetv3模型
1from ..mobilenetv3 import get_mobilenet_v3
2. 在yolo3.py中__all__里面加入新增的模型名字
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14__all__ = ['YOLOV3', 'get_yolov3', 'yolo3_darknet53_voc', 'yolo3_darknet53_coco', 'yolo3_darknet53_custom', 'yolo3_mobilenet1_0_coco', 'yolo3_mobilenet1_0_voc', 'yolo3_mobilenet1_0_custom', 'yolo3_mobilenet0_25_coco', 'yolo3_mobilenet0_25_voc', 'yolo3_mobilenet0_25_custom', 'yolo3_mobilenet_v3_large_voc', ]
3. 在yolo3.py中增加yolo3_mobilenet_v3_large_voc函数
Gluoncv的网络模块化设计使得调用非常方便，mobilenetv3_large被封装为“features”和“output”两部分，通过get_mobilenet_v3得到分类网络，通过base_net.features获取基础特征网络，然后便可以通过索引得到不同层构成的网络块，需要注意的是要和strides=[8,16,32]对应。
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19def yolo3_mobilenet_v3_large_voc(pretrained_base=True, pretrained=False, norm_layer=BatchNorm, norm_kwargs=None, **kwargs): from ...data import VOCDetection pretrained_base = False if pretrained else pretrained_base base_net = get_mobilenet_v3(model_name="large", multiplier=1, pretrained=pretrained_base, norm_layer=norm_layer, norm_kwargs=norm_kwargs, **kwargs) stages = [base_net.features[:9], base_net.features[9:15], base_net.features[15:18]] anchors = [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]] strides = [8, 16, 32] classes = VOCDetection.CLASSES return get_yolov3( 'mobilenet_v3_large', stages, [512, 256, 128], anchors, strides, classes, 'voc', pretrained=pretrained, norm_layer=norm_layer, norm_kwargs=norm_kwargs, **kwargs)
4. 在gluoncv/model_zoo/model_zoo.py中增加yolo3_mobilenet_v3_large_voc
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11'yolo3_darknet53_coco': yolo3_darknet53_coco, 'yolo3_darknet53_voc': yolo3_darknet53_voc, 'yolo3_darknet53_custom': yolo3_darknet53_custom, 'yolo3_mobilenet1.0_coco': yolo3_mobilenet1_0_coco, 'yolo3_mobilenet1.0_voc': yolo3_mobilenet1_0_voc, 'yolo3_mobilenet1.0_custom': yolo3_mobilenet1_0_custom, 'yolo3_mobilenet0.25_coco': yolo3_mobilenet0_25_coco, 'yolo3_mobilenet0.25_voc': yolo3_mobilenet0_25_voc, 'yolo3_mobilenet0.25_custom': yolo3_mobilenet0_25_custom, 'yolo3_mobilenet_v3_large_voc': yolo3_mobilenet_v3_large_voc,
经过以上修改，我们便得到了yolo3_mobilenet_v3_large_voc模型，模型将基础网络替换为mobilenet_v3_large，将整个gluoncv文件夹重命名为gluoncv_new放到特定路径下，便可以通过如下方式import get_model,然后和平时的get_model使用方法一样得到yolo3_mobilenet_v3_large_voc网络。
1from gluoncv_new.model_zoo import get_model
最后
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