开源地址：
GitHub - shoutOutYangJie/MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backbone
1060显卡上，224*224，cpu上10ms，gpu上3ms。
测试代码：
if __name__ == '__main__':
model = make_mobileone_s0().cuda(0)
model.eval()
data = torch.rand(1, 3, 224, 224).cuda(0)
for i in range(10):
start = time.time()
out = model(data)
print('time', time.time() - start, out.size())MobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG+训练Trick)是由Apple公司提出的一种基于iPhone12优化的超轻量型架构，在ImageNet数据集上以<1ms的速度取得了75.9%的Top1精度。
为更好的分析高效率网络的瓶颈所在，作者以iPhone12平台为基准，从不同维度进行了"瓶颈"分析，见上图。从中可以看到：
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具有高参数量的模型也可以拥有低延迟，比如ShuffleNetV2；
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具有高FLOPs的模型也可以拥有低延迟，比如MobileNetV1和ShuffleNetV2；
上表从SRCC角度进行了分析，可以看到：
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在移动端，延迟与FLOPs和参数量的相关性较弱；
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在PC-CPU端，该相关性进一步弱化。
具体方案
基于上述洞察，作者从先两个主要效率"瓶颈"维度上进行了对比，然后对性能"瓶颈"进行了分析并提出相应方案。
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Activation Functions：上表对比了不同激活函数对于延迟的影响，可以看到：尽管具有相同的架构，但不同激活函数导致的延迟差异极大。本文默认选择ReLU激活函数。
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Architectural Block：上表对影响延迟的两个主要因素(访存消耗与计算并行度)进行了分析，见上表，可以看到：当采用单分支结构时，模型具有更快的速度。此外，为改善效率，作者在大模型配置方面有限的实用了SE模块。
基于上述分析，MobileOne的核心模块基于MobileNetV1而设计，同时吸收了重参数思想，得到上图所示的结构。注：这里的重参数机制还存在一个超参k用于控制重参数分支的数量(实验表明：对于小模型来说，该变种收益更大)。
在Model Scaling方面类似MobileNetV2，上表给出了MobileOne不同配置的参数信息。
在训练优化方面，小模型需要更少的正则，因此作者提出了Annealing的正则调整机制(可带来0.5%指标提升)；此外，作者还引入渐进式学习机制(可带来0.4%指标提升)；最后，作者还采用EMA机制，最终MobileOne-S2模型达到了77.4%的指标。
实验结果
上表给出了ImageNet数据集上不同轻量型方案的性能与效率对比，可以看到：
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哪怕最轻量的Transformer也需要至少4ms，而MobileOne-S4仅需1.86ms即可达到79.4%的精度；
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相比EfficientNet-B0，MobileOne-S3不仅具有指标高1%，同时具有更快的推理速度；
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相比其他方案，在PC-CPU端，MobileOne仍具有非常明显的优势。
上表为MS-COCO检测、VOC分割以及ADE20K分割任务上的性能对比，很明显：
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在MC-COCO任务上，MobileOne-S4比MNASNet指标高27.8%，比MobileViT高6.1%；
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在VOC分割任务上，所提方案比MobileViT高1.3%，比MobileNetV2高5.8%；
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在ADE20K任务上，所提最佳方案比MobileNetV2高12%，而MobileOne-S1仍比MobileNetV2高2.9%。
在文章最后，作者俏皮的提了一句："Although, our models are state-of-the art within the regime of efficient architectures, the accuracy lags large models ConvNeXt and Swin Transformer"。笔者想说的是：看上图。