MobileNet

模型压缩：关于MobileNet和ShuffleNet v1v2一些点

1.MobileNet(2017):将传统卷积改成depthwiseseparableconvolutions(每个kernel只和对应的一个channel的featuremap进行卷积操作)&&pointwise1
NirHeavenX·2020-08-10 00:35

第二次作业：卷积神经网络 part 2

·MobileNet和传统的CNN在结构上的差别主要是，传统CNN中在batchnormalization和ReL
木子w·2020-08-08 21:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

二、代码练习2.1MobileNetV1简介：MobileNet是Google于2017年发布的网络架构，因为之前的VGG，GoogleNet,ResultNet进一步提高CNN的性能，但是到ResNe
如梦似幻11·2020-08-08 17:00

记mobilenet_v2的pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型一段不堪回首的历程

1.mobilenet_v2模型结构多话不说先上代码importtorch.nnasnnimportmathdefconv_bn(inp,oup,stride):returnnn.Sequential(
半路出家的猿人·2020-08-07 21:19

pytorch手动实现MobileNet_v2

First在做项目的时候在GitHub上面找了一篇MobileV2模型实现的源码，自己仔细看了一下，感觉实现的只是整体结构，但是和论文种不太贴切，由此修改成较为符合论文结构的代码版本。About原始代码下面是原始代码实现BottleNeck的部分，可以看到只是实现了升维->分组卷积->降维，并判断是否进行shortcut操作。但是并没有具体到实现DepthwiseConv和PointwiseCon
朱小丰·2020-08-07 21:31

C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别

C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别安装所需软件/库Step0.确保已安装python或Anaconda3Step1
ALainGnOl·2020-08-07 12:17

树莓派实现目标检测识别(树莓派4+opencv4.1.1+tensorflow1.14.0+ssd_mobilenet_v1_coco)

blog.csdn.net/Hankerchen/article/details/103510024），本次主要想实现目标检测，并将其识别出来，接下来笔者将讲述如何部署tensorflow1.14.0+ssd_mobilenet_v1
布衣凌云·2020-08-05 10:25

【新手入门】课程9-深度学习进阶CV-目标检测

cpdata/data7948/mobilenet_v1_imagenet.zippretrained-model/!cdpretrained-
lovenlper·2020-08-05 01:42

目标检测—视频检测测试代码

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.Mobilenet-ssd视频测试代码图片测试代码importnumpyasnpimportsys
算法之美DL·2020-08-04 21:25

insightface训练mobilenet的时候模型太大

导读在使用insightface训练mobilefacenet的时候，训练完成之后模型还有22.5M，而官方训练的模型只有4.7M左右，训练的命令如下：CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1'python-utrain_softmax.py--networky1--ckpt2--loss-type4--margin-s128--lr-steps120000,180000,210000,
修炼之路·2020-08-04 18:36

网络结构搜索NAS小记

最近有了一篇最新的论坛,MobileNetV3,想必对于MobileNetV2大家有所耳闻,但是这个mobilenetv3是什么鬼.简单来说,就是一个自动搜索出来的升级版本MobileNet,速度更快,
edward_zcl·2020-08-04 14:19

这就是神经网络 5：轻量化神经网络--MobileNet V1、MobileNet V2、ShuffleNet V1、ShuffleNet V2

概述深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。本文介绍几个经典的人工设计的轻量化神经网络模型。（当然也有其它方法对已有的网络模型进行压缩，甚至自动学习设计紧凑的网络模型，本文不涉及这部分）轻量化神经网络牵涉到的基础知识（如分组卷积、1x1点卷积、深度卷积（depth-
yuanlulu·2020-08-04 09:53

MobilenNet模型

MobilenNet模型深度可分离卷积MobileNet的结构1、主干模型2、Unet解码部分深度可分离卷积MobilenNet模型是一种轻量级的网络，核心思想便是深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution
逆风飞扬fei·2020-08-04 07:08

自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD

自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD一、组织训练样本1、json文件转换为xml文件原始bdd数据集是json格式的标注文件，由于我使用caffe训练，所以必须要将其转化为VOC的xml格式的标注文件
西红柿爱吃小番茄·2020-08-03 21:16

跟着专注于计算机视觉的AndyJ的妈妈我学神经网络ShuffleNet-V2

0.怕了怕了，看网络ShuffleNet-V2，18年由旷视提出，比MobileNet更好。
每天一题的AndyJ的妈妈·2020-08-03 20:02

Pytorch实现卷积神经网络训练量化（QAT）

基于这一点我们需要为移动端定制一些深度学习网络来满足我们的日常续需求，例如SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等轻量级网络就是专为移动端设计的。
just_sort·2020-08-03 18:42

简单粗暴，上手修改原始神经网络模型的结构，以mobilenetv2为例

mobilenetv2为例，简单使用如下代码：fromtorchvision.modelsimportmobilenet_v2importtorch.nnasnnnum_classes=100net=mobilenet_v2
慧剑书生·2020-08-03 15:26

（二）使用YOLOv3训练BDD100K数据集之标签格式转换

xml标签格式转换为darknet的txt标签格式3生成train.txt和val.txt1将BDD100K数据集的json标签格式转换为VOC的xml标签格式此部分参考并整理了自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD
Xavier丶Zeng·2020-08-03 11:33

pytorch加载模型时报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘MobileNet‘ on 「module ‘__main__‘

在使用pytorch加载模型时(具体命令为：torch.load("xxxxx.ckpt"),报错如下：D:\Python36\python.exemodel2android.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"model2android.py",line3,inmodel=torch.load("MobileNetv2.cpkt")File"D:\Pytho
慧剑书生·2020-08-01 11:58

深入剖析MobileNet和它的变种

Introduction在本文中，我概述了高效CNN模型（如MobileNet及其变体）中使用的组成部分（buildingblocks），并解释了它们如此高效的原因。
深度学习技术前沿·2020-08-01 06:39

神经网络模型(Backbone)--从AlextNet讲起

ZFNet3.VGGNet4.GoogLeNet4.1GoogLeNetV14.2GoogLeNetV2,V34.3GoogLeNetV45.ResNet6.DenseNet7.SqueezeNet8.MobileNet8.1MobileNetV18.3MobileNetV39ShuffleNet9.1shuffleNetV19.2shuffleNetV
无崖子0·2020-08-01 01:12

人脸特征点检测（三）基于神经网络的方法：VGG,Mobilenet-v2尝试

代码https://github.com/goodluckcwl/Face-alignment-mobilenet-v2VGG尝试VGG的结构包含两个卷积加一个ReLU。
goodluckcwl·2020-07-30 22:31

【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集

前言上一篇博客写了用作者提供的VGG网络完整走完一遍流程后，马上开始尝试用MobileNet训练。还有两个问题待解决：1.均值问题。
HandsomeHans·2020-07-30 22:07

探索与实现 MobileNet V3 网络结构

源码参考：https://github.com/SpikeKing/mobilenet_v3/blob/master/mn3_model.py重点：PyTorch实现MobileNetV3架构；h-swish
SpikeKing·2020-07-30 01:31

基于openvino 2019R3的INT8推理(inference)性能的深入研究 (二) MobilenetV3

老规矩，先下模型，转换模型，再测benchmark从这里下载模型https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet
sandmangu·2020-07-30 00:55

ImportError: cannot import name 'exporter' from 'object_detection' (unknown location)的解决办法

在进行到模型生成步骤的时候，执行：pythonexport_inference_graph.py--input_typeimage_tensor--pipeline_config_pathtraining/ssd_mobilenet_v1
鸡啄米的时光机·2020-07-29 22:42

小米开源AI框架mace编译构建

安装Bazel2安装AndroidNDK3在Ubuntu16.04下安装Docker（17.09）构建并运行示例模型1拉取MACE项目2拉取MACEModelZoo项目3构建通用MACE库4将预先训练的mobilenet-v2
奉君逍遥·2020-07-29 19:15

（二）Darknet 训练分类网络

文件2.生成train.list命令3.train.list4.train.cfg文件5.训练网络输出至log文件6.测试单张图片7.验证测试集的分类精度8.可视化log文件以下使用darknet训练mobilenet
包子爱跑步·2020-07-29 16:41

最全最先进的检测算法对比Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3

很难衡量一个检测算法的好坏，因为除了算法本身的思路之外，还有许多因素影响它的速度和精度，比如：特征提取网络(VGG,ResNet,Inception,MobileNet);输出的步长，越大分类数目越多，
LucasJin·2020-07-29 09:45

CVPR 2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源

作者：王云鹤本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。来自华为诺亚方舟实验室的一篇工作近日被CVPR2020接受，提出了一种新型的端侧神经网络架构，GhostNet。作者：韩凯、王云鹤等。该架构可以在同样精度下，速度和计算量均少于SOTA算法。该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特
woshicver·2020-07-28 23:01

MobileNet_v2网络模型详解

1.概述阐述MobileNet的网络结构。
十里桃园·2020-07-28 20:57

SSD与MobileNet详解

1.概述本文档阐述SSD检测算法原理，及以MobileNet为Backbone的网络搭建方式。十里桃园首发，转载请注明WhySSD？无论是机器学习或是深度学习一般都可分为两个部分：特征提取与分类任务。
十里桃园·2020-07-28 20:57

Ubuntu 18.04使用pytorch跑SSD+Mobilenet V2

安装pytorchpip3installtorchpip3install--no-depstorchvision安装visdompip3installvisdompython3-mvisdom.server下载代码gitclonehttps://github.com/ZhongyuanW/SSD_mobilenetv2-with-Focal-loss下载数据集cdSSD_mobilenetv2-w
EdwardThomasHenry·2020-07-28 13:13

对数group卷积，一种比普通group卷积更实用的卷积

C]图片经过[C,k,k,Cout]为例：计算量为HWCkkCout（不算bais）参数量：CkkCout可以看出计算量以及参数量受多方面的限制而目前解决这种问题的两个主流发方法：（1）深度分离卷积（MobileNet
A霸天下·2020-07-28 09:52

tensorflow版本的deeplabv3+源码解读1

1.deeplabv3+整体结构看一下deeplabv3+整个文件夹结构：我是从local_test_mobilenet
dididada~·2020-07-28 09:16

Android制造 FaceID [FaceNet + MobileNet]

1.Abstract好久没有在简书上写文章，最近在弄关于人脸识别的内容和研读一些论文。碰巧Apple的新iPhoneX搭配了FaceID进行刷脸，我有一个想法，给Android做一个类似的FaceID。我这里主要使用2015年Google发的一篇论文FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering和2017年Google发布的一个Mo
Charles.zhang·2020-07-28 07:57

MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:15

图像分类开源代码

1、tensort推理优化代码（resnet、inception_v3、mobilenet、VGG）https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/tf_to_trt_image_classification2
haima1998·2020-07-27 23:15

朱俊彦团队提出GAN压缩算法：计算量减少20倍，生成效果不变，GPU、CPU统统能加速...

以GauGAN为例，与MobileNet-v3这样的识别CNN相比，参数只相差1个数量级（4.2:93）计算强度却高出了2个数量级（0.5:281）。如此一来，交互式部署就变得很困难。
QbitAl·2020-07-27 17:15

《学习&&工作笔记》Che_Hongshu个人笔记1

精听写代码重新整理基础numpy,pandas,特征工程打比赛，阿里pro博客笔记tf和pytorch最近在公司做项目，具体过程，自己笔记本装个双系统win/linux，之后装caffe_ssd，下载Mobilenet
AI蜗牛车·2020-07-27 12:46

2020-07-15 总结人脸识别项目

(2)在MS1M数据集上，ResNet50/ResNet100+ArcFace,精度高，问题：手机端高时延(3)在MS1M数据集上，MobileNet/ShuffleNet/MobileFaceNet/
偷不走的影子·2020-07-27 10:57

MobileNetV2-SSDLite代码分析-1 总

其中我重点关注的部分是MobileNetV2-SSDLite接下来对代码做一个详细分析MobileNetV2-SSDLite代码分析-2testMobileNetV2-SSDLite代码分析-3models-mobilenet_v2Mobile
祁晏晏·2020-07-22 17:43

Keras预训练的ImageNet模型实现分类

本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
CC 公众号： hw_cchang·2020-07-15 23:03

睿智的目标检测24——Keras搭建Mobilenet-SSD目标检测平台

睿智的目标检测24——Keras搭建Mobilenet-SSD目标检测平台更新说明学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码
Bubbliiiing·2020-07-15 16:33

在CPU上实时运行的基于ResNet10-SSD的虹膜检测

训练虹膜检测模型网络设计ResNet10-SSDResNet10-SSD-HalfMobileNet-SSD实验速度测试结果ResNet10-SSD模型训练模型测试ResNet10-SSD-Half模型训练模型测试MobileNet-SSD
zhongqianli·2020-07-15 12:36

使用 tensorflow object detection api重新训练模型，将模型应用于部署在jetson nano的英伟达开源项目jetson-inference实现实时物体检测

使用tensorflowobjectdetectionapi重新训练模型，将模型应用于部署在jetsonnano的英伟达开源项目jetson-inference实现实时物体检测以下的模型基于ssd_mobilenet_v2
Jacinthewyf·2020-07-15 07:40

基于Tensorflow的动态实时检测识别测试案例

当然是借助了tensorflow的ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017模型数据已经训练好的模型来进行实时检测。不足的地方在于不能能够在复杂环境下进行模式的识别。
庄小焱·2020-07-15 06:17

C++_2019-04-04_机器视觉——Opencv4——调用深度学习模型Faster_RCNN / SSD

/ssd_mobilenet_v1_raccoon.config--trained_checkpoint_prefix./train/model.ckpt-39527--output_directo
DONG_LIN_2019·2020-07-15 06:53

PaddleDetcion——红绿灯检测：PaddleDetection-SSD_Mobilenet-VOCdataset

一开始的时候建立模型的时选用的是SSD_Mobilenet_v1模型，权重也是预训练好的默认权重，我们只需要直接在预训练的基础上训练自己的数据集，得到新的权重，然后用该权重进行预测即可。
Irving.Gao·2020-07-14 21:39

轻量化网络-squeezeNet、MobileNet、ShuffleNet

对于轻量化的网络设计，目前较为流行的有SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等结构。
蜡笔小新灬·2020-07-14 20:38
上一页 14 15 16 17 18 19 20 21 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他