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【背景描述】
MnasNet 网络的结构由标准卷积、深度可分离卷积和倒置残差瓶颈块等共同组成，主体结构的排布和 MobileNetv2网络相似。不同的是，MnasNet 网络在部分卷积层中使用5 × 5 的卷积核，加大网络的感受野，提升算法的识别精度;调整深度可分离卷积的通道扩张系数，缩减算法的运行时间; 网络浅层部分的卷积层增加，减少深层部分的卷积层，网络的深度不变。
【命题内容】：
1、基于MindSpore Vision套件实现MnasNet网络模型。
【数据集】：
IMAGENET(需要先注册再下载)
【参考内容】
【产出标准】
| Input Size | Depth Multiplier | Top-1 Acc | Top-5 Acc | Parameters(M) | Multi-Adds (M) |
|---|---|---|---|---|---|
| 224 | 1.4 | 77.2 | 93.5 | 6.1 | 591.5 |
| 224 | 1 | 75.2 | 92.5 | 3.9 | 315 |
| 224 | 0.75 | 73.3 | 91.3 | 2.9 | 226.7 |
| 224 | 0.5 | 68.9 | 88.4 | 2.1 | 105.2 |
| 224 | 0.35 | 64.1 | 85.1 | 1.7 | 63.2 |
| 192 | 1.4 | 76.1 | 93.0 | 6.1 | 435.1 |
| 192 | 1 | 74.0 | 91.6 | 3.9 | 232.0 |
| 192 | 0.75 | 72.1 | 90.5 | 2.9 | 166.9 |
| 192 | 0.5 | 67.2 | 87.4 | 2.1 | 77.6 |
| 192 | 0.35 | 62.4 | 83.8 | 1.7 | 46.8 |
| 160 | 1.4 | 74.8 | 92.1 | 6.1 | 302.8 |
| 160 | 1 | 72.0 | 90.5 | 3.9 | 161.6 |
| 160 | 0.75 | 70.1 | 89.3 | 2.9 | 116.4 |
| 160 | 0.5 | 64.9 | 85.8 | 2.1 | 54.4 |
| 160 | 0.35 | 52.3 | 81.5 | 1.7 | 32.9 |
| 128 | 1.4 | 72.5 | 90.6 | 6.1 | 194.5 |
| 128 | 1 | 69.3 | 88.9 | 3.9 | 104.1 |
| 128 | 0.75 | 67.0 | 87.3 | 2.9 | 75.0 |
| 128 | 0.5 | 60.8 | 83.0 | 2.1 | 35.3 |
| 128 | 0.35 | 54.8 | 78.1 | 1.7 | 21.6 |
| 96 | 1.4 | 68.6 | 88.1 | 6.1 | 110.3 |
| 96 | 1 | 64.4 | 85.8 | 3.9 | 59.3 |
| 96 | 0.75 | 62.1 | 84.0 | 2.9 | 42.9 |
| 96 | 0.5 | 54.7 | 78.1 | 2.1 | 20.5 |
| 96 | 0.35 | 49.3 | 73.4 | 1.7 | 12.7 |
【PR提交地址】
https://gitee.com/mindspore/vision
【答题要求】
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@fangwenyi @chengxiaoli
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以组件相关代码提交为例，如果你提交的是data组件代码，你可以这样评论：
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码，可以这样写：
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型，例如是bugfix或者是特性需求：
//kind/bug or //kind/feature
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