MobileNet 第2页

紫光展锐T820与百度飞桨完成I级兼容性测试助推端侧AI融合创新

本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证，经过双方联合严格测试，紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各

紫光展锐官方·2023-12-29 02:17

resnet和mobilenet各个模型下载地址

resnetresnet_v1_50_2016_08_28.tar.gzresnet_v1_101_2016_08_28.tar.gzresnet_v1_152_2016_08_28.tar.gzmobilenetmobilenet_v2_1.0_224.tgzmobilenet_v2_0.75_224.tgzmobilenet_v2_0.5_224.tgzmobilenet_v2_0.35_22

东三儿·2023-12-28 21:27

ncnn源码阅读笔记（一）

https://github.com/Tencent/ncnn目录结构image.pngbenchmark：一些常见模型的模型文件，如mobilenet，resnet，vgg等。

半笔闪·2023-12-24 05:31

hjxu2016·2023-12-23 11:52

紫光展锐T820与飞桨完成I级兼容性测试助推端侧AI融合创新

本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证，经过双方联合严格测试，紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各

飞桨PaddlePaddle·2023-12-20 14:34

081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本

可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，在02中可以选择的模型有10多种可以对比，包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet

bbfbdfbfghfh·2023-12-19 22:13

Mobilenet和MobileOne的区别

MobileNet和MobileOne是两种不同的移动端神经网络模型。MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备和嵌入式系统，具有高效的计算性能和低内存占用。

鄧寜·2023-12-19 04:19

MobileNet V2 图像分类

目录1.MobileNetV1的不足2.MobileNetV22.1InvertedResiduals模块+线性激活2.2关于InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual残差模块的使用对网络的梯度更新很有帮助，可以加速网络的训练，以至于resi

听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里，MNIST数据集就像一颗璀璨的明珠，被广大研究者们珍视并广泛使用。这个数据集包含了大量的手写数字图像，为图像分类任务提供了丰富的素材。今天

高斯小哥·2023-12-17 07:48

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个

caigou.·2023-12-17 05:22

python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程（手动搭建残差网络、mobileNET)

今天讲一下图像入门学习教程---------图像分类。图像分类是目标检测任务的基础，学会以下操作，打下良好基础！数据布置以三分类为例，数据布置放置示例，也就是dataset下有两个文件夹：val和train。train和val文件夹下分别是三个文件夹class1/2/3，记住相同类别的图像放在一个文件夹！！！，多类别一样道理布置！！！dataset/train/class1/image1.jpgi

阿利同学·2023-12-15 22:02

MobileNet网络

介绍MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG

Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

文章目录1前言+2卷积神经网络（CNN）详解+2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库+3.2加载数据集+3.3可视化随机样本+3.4数据预处理与生成器+3.5构建、编译和训练CNN模型+3.5.1构建CNN模型+3.5.2编译模型+3.5.3训练模型3.6结果可视化与分析+3

purple_love·2023-12-04 14:25

常用分类网络结构学习笔记

shanglianlm0525/PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet

龙海L·2023-12-01 15:31

轻量级网络之mobilenet v1

论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。本文针对传统卷积计算量大的缺点，对传统卷积模块进行了改进，该结构更高效，为在移动设备上部署带来了可能。RooflineModel在介绍具体的原理之前，我们先来与模型计算性能相关的几个概念：（1）计算量：

GEETEST极验·2023-11-30 06:36

MobileNets发展与总结

文章目录引言MobileNetsMobileNet-V1思想代码实现MobileNet-V2思想代码实现MobileNet-V3思想代码实现总结致谢参考引言卷积神经网络在计算机视觉领域确实变得非常流行，

东荷新绿·2023-11-28 09:13

PaddleDetection——开始训练及评估预测

2021SC@SDUSC开始训练本项目在work/hw_configs/目录下提供以下配置文件yolov3_mobilenet_v1_roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1

赖床冠军·2023-11-27 17:02

paddle detection 训练参数

###################################基础配置######################################检测算法使用YOLOv3，backbone使用MobileNet_v1

一壶浊酒..·2023-11-27 17:59

YOLOv5轻量化改进之MobileNetv3

目录一、原理二、代码三、应用到YOLOv5一、原理我们提出了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代mobilenet。

这糖有点苦·2023-11-26 13:15

YOLOv5轻量化改进之mobilenetv3，更换mobilenetv3中的注意力机制。

目录一、原理二、代码三、YOLOv5改进一、原理我们提出了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代mobilenet。

这糖有点苦·2023-11-26 12:06

YOLO目标检测系列，即插即用的模块汇总（内含代码）

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO

赢勾喜欢海·2023-11-25 22:10

YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghost net，mobilenet，resnet等）

一，YOLOv5主干换为ghostnet其实换主干是一个较为简单的操作方法，但是很多新手可能不太会，或者其中可能会出现一些问题，那我对这些问题归纳出三步走换主干的方法，以便和大家分享交流。我们这里以yolov5s为例。1，找到想要替换的新的主干网络的基本结构组成，并将其复制到models/common.py文件中。与yolov5拥有C3，Conv这些基本组成结构相似，ghostnet也有类似的基本

赢勾喜欢海·2023-11-25 22:09

人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，并用pytorch框架搭建模型

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，本篇文章我将给大家详细介绍VGG16、VGG19、ResNet、SENet、MobileNet这几个卷积神经网络结构

微学AI·2023-11-25 05:42

MobileNetV2-SSDLite代码分析-3 models-mobilenet_v2

Github-pytorch-ssdvision/ssdmobilenet_v2image.png其中：t表示“扩张”倍数，c表示输出通道数，n表示重复次数，s表示步长stride。先说两点有误之处吧：第五行，也就是第7~10个bottleneck，stride=2，分辨率应该从28降低到14；如果不是分辨率出错，那就应该是stride=1；文中提到共计采用19个bottleneck，但是这里只有

祁晏晏·2023-11-23 22:19

深度学习知识点一

5.简单的说一下YOLOV16.MobileNet用到的模型压缩手段是什么？7.简单的说一下注意力机制8.分割和分类的主要区别是什么？

spade_eddie·2023-11-22 14:15

「MobileNet V3」70 个犬种的图片分类

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录数据集与Notebook环境准备数据集可视化模型预测Loss与评价指标数据集与Notebook数据集：70DogBreeds-ImageDataSetNotebook：「MobileNetV3」70D

小嗷犬·2023-11-22 11:35

mobilenet_v2导出onnx及图片预测

creat_onnx.pyimporttorchfromtorchvision.modelsimportmobilenet_v2device=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')model=mobilenet_v2

Aisinjulo·2023-11-20 03:06

【深度学习】pytorch快速得到mobilenet_v2 pth 和onnx

importtorchimporttorch.onnxfromtorchvisionimporttransforms,modelsfromPILimportImageimportos#LoadMobileNetV2modelmodel=models.mobilenet_v2

XD742971636·2023-11-20 03:36

pythorch的numel()函数计算模型大小与现存占用

代码如下：importtorchvisionmobilenet_v2=torchvision.models.mobilenet_v2()if__name__=='

tangjunjun-owen·2023-11-19 22:57

ICCV2021 | Tokens-to-Token ViT:在ImageNet上从零训练Vision Transformer

通过直接在ImageNet上进行训练，它的性能也优于ResNet，达到了与MobileNet相当的性能。本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列关注公众号CV技术指南，专注于计

CV技术指南(公众号)·2023-11-19 13:17

MobileNet V1（谷歌轻量化网络）

MobileNetV1主要创新点1.深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolutions）标准卷积（CNN）的作用是对所有输入通道用相同的卷积核得到不同通道特征，将不同通道特征组合起来使得输出特征包含每个输入的特征。因此，我们可以将标准卷积分为以下两个步骤：1）深度卷积（Depthwiseconvolution）深度卷积对每一个输入通道应用一个单独的卷积核（与标准卷积不同，

老男孩li·2023-11-19 02:04

轻量级网络--MobileNet V1、V2、V3(学习记录；完善ing)

MobileNet目录前言研究背景研究成果论文结构摘要论文精读1.MobileNetArchitecture1.1卷积块特点1.2深度可分离卷积1.3两者对比2.MobileNet超参数2.1宽度超参数

Colinnnn2·2023-11-19 02:30

轻量化网络--MobileNet V1

文章目录depth-wiseseparableconvolutions普通卷积depthwiseconconvolutionspointwiseconvolutions网络结构进一步分析网络训练方式两个重要的超参数WidthMultiplier:ThinnerModelsResolutionMultiplier:ReducedRepresentation实验结果消融实验细粒度，高分辨率识别Larg

新兴AI民工·2023-11-19 02:54

PyTorch好助手：PyTorch Hub一键复现各路模型

无论ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN，还是MobileNet，只需一行代码轻松复现！”

hcgx2018·2023-11-15 07:43

普通卷积、分组卷积和深度分离卷积概念以及参数量计算

Google提出了移动端模型MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，适合应用在真实的移动端应用场景。

AI浩·2023-11-13 17:09

11、（复现）openvino 扑克检测模型，ssd_mobilenet轻量级模型，ssd+tensorflow，pytorch+yolov5，转openvino加速，onnx使用及网络架构的摘除转化

#关键词：训练ssd_mobilenet轻量级模型、ssdlite_mobilenet转为openvino、cpu级别的加速、yolov5转为openvino、tensorflow+ssd训练数据、pytorch

金城武555·2023-11-11 07:09

deeplab v3+ 源码详解

参数配置："""训练：--modeldeeplabv3plus_mobilenet--gpu_id0--year2012_aug--crop_val--lr0.01--crop_size513--batch_size4

樱花的浪漫·2023-11-09 12:15

CMakeList创建工程及CmakeLists.txt配置

cmake_minimum_required(VERSION2.6)project(MobileNet-Yolo-Demo)#设置项目名称set(TARGET_NAMEdetect)#设置目标文件名称SET

generalsong·2023-11-08 09:20

Pytorch模型转为onnx,onnx 模型 inference测试

1、mobilenet_v2生成.pt用torchvision导出mobilenet_v2网络结构，生成mobilenet_v2.ptimporttorchfromtorchimportnnfromtorchvisionimportmodelsimporttorch.nn.functionalasFclassMobileNet_v2

小恩子·2023-11-06 03:47

CV算法复现（分类算法6/6）：MobileNet（2017年V1，2018年V2，2019年V3，谷歌）

致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili目录致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili1本次要点1.1pytorch框架语法2网络简介2.1历史意义2.2网络亮点V1版亮点V2版亮点V3版亮点2.3V1网络DW卷积和PW卷积介绍计算量网络结构（和VGG差不多，就是卷积层的串联）效果2.4V2网络倒残差结构ReLU6激励函数V2网络结构效果2

⊙月·2023-11-05 20:22

深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比

郭庆汝·2023-11-05 19:09

基于深度学习的实战项目1000个

demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet

huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

demo仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet

lyx_78932·2023-11-03 10:08

MobileNetV3

因此轻量级网络受到了广泛的关注，其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。

nice-wyh·2023-10-31 03:43

MobileNetV2详解与多动物分类实战

一.MobileNet详解MobileNetV1传统的CNN内存需求大，运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。

nice-wyh·2023-10-31 03:42

【机器学习合集】模型设计之分组网络 -＞（个人学习记录笔记）

什么是分组网络1.1卷积拆分的使用1.2通道分离卷积的来源1.3GoogLeNet/Inception1.4从Inception到Xception(extremeinception)1.5通道分组卷积模型基准MobileNet2

slience_me·2023-10-30 17:11

图像分类、目标检测、语义分割、实力分割

常用网络模型常用数据集•LeNet•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_

m沐七·2023-10-28 04:14

PaddleDetection目标检测之水果检测（下）（yolov3_mobilenet_v1）

2021SC@SDUSC接上篇博客（3）JPEGImages：存储的就是实际的图片了找一下apple_65.jpg看看就是这个样子的（4）create_list.py、label_list.txt、train.txt、val.txtimportosimportos.pathasospimportreimportrandomdevkit_dir='./'years=['2007','2012']de

赖床冠军·2023-10-26 12:48

关于在飞桨平台使用PaddleDetection中的 yolov3_mobilenet_v1_fruit.yml配置训练模型导致的内存溢出问题

溢出原因近期一直被溢出问题困扰，明明之前在熟悉paddledetection过程时的训练非常正常，可是换成自己的数据集就总是溢出，在调整过训练圈数，batch-size数（为最小：1），以及大家所说的将schedulers中的milestones数值改小皆无法奏效，如果还没有踩过坑的这些参数可以再试着调整调整，至少在本人的数据集中是不奏效的。究其根本，溢出是在训练过程中缓存爆满才导致的，由于是在云

XTTC李岩青·2023-10-26 11:13

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