MobileNet

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

| EfficientFormerV2：Transformer居然还能比MobileNet还快更准！

2023点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G这篇论文讨论了在计算机视觉任务中使用VisionTransformer（ViT）的情况下，如何优化ViT的性能和复杂度，使其能够在移动设备上运行。论文提出了多种方法来加速注意力机制，改善低效的设计，或者将移动设备友好的轻量级卷积结合在一起形成混合架构。学习群｜扫码在主页获取加入方式论文链接：htt
计算机视觉研究院·2023-10-25 01:00

EfficientFormerV2: Transformer家族中的MobileNet

本文首发于微信公众号CVHub，不得以任何形式转载到其它平台，仅供学习交流，违者必究！Title:RethinkingVisionTransformersforMobileNetSizeandSpeedAuthor:YanyuLietal.(SnapInc.)Paper:https://arxiv.org/pdf/2212.08059v1.pdfGithub:https://github.com/
CVHub·2023-10-25 01:59

惊讶 | EfficientFormerV2：Transformer居然还能比MobileNet还快更准

目录IntroductionFrameworkTokenMixersvs.FeedForwardNetworkSearchSpaceRefinementMHSAImprovementsAttentiononHigherResolutionAttentionDownsamplingSuper-Network-SearchConclusion欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:Rethi
CVHub·2023-10-25 01:29

EfficientFormerV2：全新的轻量级视觉Transformer

CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)标题：Rethinking（重新审视）VisionTransformers（ViT）forMobileNetSizeandSpeed（MobileNet
向岸看·2023-10-25 01:28

探游·R329·AI部署实战（二）移植搭建AI环境

上次做了R329的第一期，也就是解决了配置R329开发板并跑起来的问题；这一期能解决的问题是：你能用R329上的AIPU跑个resnet50啥的，你能用R329的CPU跑起来NCNN，跑个resnet50，mobilenet
极术社区·2023-10-22 14:53

移植TensorFlow Lite到ARM板i.MX6上

/mobilenet_v1_1.0_224.tflite-i./grace_hopper.jpg-l.
lucca_x·2023-10-21 17:46

经典卷积模型之MobileNetV2

MobileNetV2模型一、模型框架MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwiseseparableconvolution
爱修仙的道友·2023-10-21 16:10

MobileViT：挑战MobileNet端侧霸主

MobileViT：挑战MobileNet端侧霸主论文：《MobileViT:Light-weight,General-purpose,andMobile-friendlyVisionTransformer
ZOMI酱·2023-10-20 05:04

深度学习算法优化系列四 | 如何使用OpenVINO部署以Mobilenet做Backbone的YOLOv3模型？

前言因为最近在和计算棒打交道，自然存在一个模型转换问题，如果说YOLOv3或者YOLOV3-tiny怎么进一步压缩，我想大多数人都会想到将标准卷积改为深度可分离卷积结构？而当前很多人都是基于DarkNet框架训练目标检测模型，并且github也有开源一个Darknet转到OpenVINO推理框架的工具，地址见附录。而要说明的是，github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-t
GiantPandaCV·2023-10-15 20:06

EfficientFormerV2: Transformer家族中的MobileNet

目录IntroductionFrameworkTokenMixersvs.FeedForwardNetworkSearchSpaceRefinementMHSAImprovementsAttentiononHigherResolutionAttentionDownsamplingSuper-Network-SearchConclusion欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:Rethi
CVHub·2023-10-12 06:15

MutualNet: Adaptive ConvNet via MutualLearning from Network Width and Resolution文章精读

相对于目前SOTA的自适应网络US-Net，本文方法在ImageNet上取得了更高的top-1准确率，要比最优的复合尺度的MobileNet和EfficientNet高
ustcthebest·2023-10-11 17:57

044基于深度学习的鱼类检测

卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet
lyx_78932·2023-10-09 18:03

通俗讲解深度学习轻量网络MobileNet-v1/v2/v3

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，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。
奶茶不加冰·2023-10-02 22:39

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究-论文阅读笔记

：10.16311/j.audioe.2020.01.020论文目的在变压器不停止工作的情况下，基于变压器的三种状态：正常、老化和放电下对变压器发出的声音信号进行声谱图转换和梅尔对数谱图的转换，输入到MobileNet
wyypersist·2023-09-28 22:43

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientFormerV2

然而，ViT及其变体仍然比轻量级的CNNs具有更高的延迟或更多的参数，即使对于多年前的MobileNet也是
我悟了-·2023-09-28 19:30

EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet
deephub·2023-09-26 18:18

EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet
·2023-09-26 10:00

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （6/6）

一、说明本文主要介绍CNN中在pytorch的实现，其中MobileNet网络，数据集来源，以及训练过程，模型生成和存储，模型调入等。
无水先生·2023-09-26 01:01

MobileNet中的分组卷积和传统卷积的区别

MobileNet中的卷积层将传统的卷积层是有差别的对于传统的卷积层而言，对于将要输出的每一张特征图而言，都是从输入的张特征图卷积得到中间的张中间特征图，然后将所有中间特征图直接加和得到这一张输出特征图
Collie·2023-09-22 00:59

pytorch代码实现之分布偏移卷积DSConv

我们在ResNet50和34以及AlexNet和MobileNet
我悟了-·2023-09-14 05:44

OpenCV之MobileNet-SDD目标检测

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、MobileNet-SSD简介二、加载网络模型三
风间琉璃•·2023-09-12 23:35

轻量化网络学习 1 MobileNet系列

论文0、归纳根据应用需求和资源限制（延迟、大小），提出基于深度可分离卷积为基础的网络，通过设置两个超参数，实现准确率和延时性的平衡，主要致力于优化延迟1、论文目标：1、深度可分离过程&普通卷积2、了解mobilenet
spark-aixin·2023-09-10 13:44

CNN经典模型（六）轻量化网络MobileNet 系列

而MobileNet/ShuffleNet正为我们打开这扇窗。假设有输入featuremap，尺寸为HWC，同时有k个hw卷积核。
happy1yao·2023-09-10 13:14

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V2网络解析

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV2网络解析文章目录【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV2网络解析1.介绍1.1V1存在的问题1.2解决方法2.模型
笃℃·2023-09-10 13:13

【轻量化网络】MobileNet系列

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications,CVPR2017论文：https://arxiv.org/abs/1704.04861代码：解读：【图像分类】2017-MobileNetV1CVPR_說詤榢的博客-CSDN博客MobileNetV2:InvertedResidualsandLine
m0_61899108·2023-09-10 13:43
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