MobileNet 第20页

AI实战：深度学习模型压缩加速方法汇总

深度学习模型压缩加速方法可大致分为2大类1、设计新的卷积计算方法设计新的卷积计算方法，从而减少参数，达到压缩模型的效果，例如SqueezedNet、mobileNet比如：depth-wise卷积、point-wise

szZack·2020-07-06 12:43

MxNet 错误--显存不足（Failed to find any forward convolution algorithm.|| Out of memory）

前提：用144*128的数据训练mobileNet原始模型。训练的时候超参数的不同，出现的几个错误。设备：GTX10808G显存。

zxbinggo·2020-07-06 12:52

模型压缩名词理解

卷积拆分vgg相对于AlexNet2个3x3替代一个5x5googleNet非对称卷积3x3分解成1x3和3x1SqueezeNetsqueeze模块1x1卷积+expand模块1x1卷积和3x3卷积从MobileNet

xyz2107605729·2020-07-06 09:39

CNN的稀疏结构分析-CVPR2018

文章地址：CVPR2018高效小网络探秘...CVPR2018高效小网络探秘II...本文介绍、梳理和对比高效小网络，包括早期的经典模型SqueezeNet,MobileNet(V1),和CVPR2018

wishchin·2020-07-06 07:28

如何将PaddleDetection模型在树莓派4B上部署？

飞桨开发者说】侯继旭，海南师范大学本三自动化专业在读，人工智能开发爱好者，曾获2019中国高校计算机大赛-人工智能创意赛海南省一等奖、2019年度海南省高等学校科学研究“人工智能”优秀成果奖本项目以ssd_mobilenet_v1

百度大脑·2020-07-06 06:47

参考《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》进行模型剪枝探讨

最近工作需要对于原有模型进行优化加速，此前尝试使用MobileNet，但发现Pytorch对其优化不理想，分组卷积并没有真正有效地提高模型效率。

weixin_44975887·2020-07-06 06:28

【深度学习入门】基于PaddleX的驾驶员状态识别和Paddle-Lite部署

基于PaddleX的驾驶员状态识别和Paddle-Lite部署项目简介：目录：一、PaddleX工具简介：二、数据集简介：三、定义数据加载器：四、定义并训练模型：MobileNet简介：DWConv：PWConv

Memory逆光·2020-07-06 06:21

憨批的语义分割3——unet模型详解以及训练自己的unet模型（划分斑马线）

憨批的语义分割3——unet模型详解以及训练自己的unet模型（划分斑马线）学习前言模型部分什么是unet模型unet模型的代码实现1、主干模型Mobilenet。

Bubbliiiing·2020-07-06 06:25

PaddleHub一键动物识别

现PaddleHub已将定制打造的动物识别模型resnet50_vd_animals和mobilenet_v2_animals开源，并且支持一键完成动物识别，适用于拍照识图类APP中。

与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈·2020-07-06 04:06

移动端实时目标检测网络Mobilenet_v2-ssdlite及其keras实现(附代码地址)

移动端实时目标检测网络Mobilenet_v2-ssdlite及其keras实现目标检测网络一般分为one-stage和two-stage。

帅帅Go·2020-07-06 03:33

深度学习模型压缩方法和框架

模型压缩的两种方法：一、设计轻量级的模型（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等）：不需要压缩。

有石为玉·2020-07-06 03:27

神经网络的运算量FLOPS

shufflenet的论文用的是FLOPS，MobileNet用的是MAdds，FLOPS应该是Adds的两倍。

rosqin·2020-07-06 03:07

模型压缩和加速，量化

1.方案介绍2、总结方法：量化方式：二值化网络，三值化网络，深度压缩深度压缩包括(针对Alexnet,VGG这种冗余的网络来说效果不错，但对于squeezenet,mobilenet来说效果不佳）：1）

hi我是大嘴巴·2020-07-06 02:28

面向移动端的轻量级神经网络模型mobilenet、ShuffleNet

id=1566004753349359&wfr=spider&for=pcShuffleNet和MobileNet对比https://xueqiu.com/3426965578/88678286CVPR2

weixin_33958366·2020-07-05 23:56

模型压缩 - Quantization Mimic

《QuantizationMimic:TowardsVeryTinyCNNforObjectDetection》常见的模型压缩方法有：量化（BinaryNet）、分组卷积（ShuffleNet、MobileNet

weixin_30299709·2020-07-05 20:59

openvino使用过程中 IR 文件转换遇到 Error

在使用mo_tf.py文件对Tensorflow模型进行转换时：pythonmo_tf.py--input_modelE:\WORK\vino\tensorflow\ssd_mobilenet_v1_coco

valar丶morghulis·2020-07-05 19:05

神经网络推理加速：合并卷积和BN层运算原理及实验

目前，很多先进的网络模型（ResNet，MobileNet，Xcept

deep_learninger·2020-07-05 18:09

卷积神经网络的网络结构——CondenseNet

实验证明，CondenseNet比前沿的MobileNet和ShuffleNet性能更好。作者认为，DenseNet对特

Peanut_范·2020-07-05 18:58

tensorflow使用object detection实现目标检测超详细全流程(视频+图像集检测)

参考原始代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research本博客以mobilenet-ssd-v2为例进行处理，通过换模型即可实现fasterRCNN

chang_rj·2020-07-05 15:53

树莓派+miniconda3+opencv3.3+tensorflow1.7踩坑总结

做一个目标识别（objectdetection）的项目，当然少不了opencv，鉴于tensorflow开源了objectivedetection的api，有采用mobilenet的版本，因此这里笔者选择

Carey_cc·2020-07-05 14:05

一种改进的MobileNet- SSD算法用于车身漆面缺陷自动检测

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达这是一篇缺陷检测领域的简单应用，原理和简单，主要可以学习离线数据集的构建和针对不同数据集对长宽比的自适应修改。论文地址：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11042-020-09152-6.pdf为了提高车身漆面缺陷检测的效率和准确性，本研究利用计算机视觉技术和深度学习方

AI算法修炼营·2020-07-05 12:59

【深度学习】 - MobileNet使用的可分离卷积

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积（separableconvolutions）这个概念。但什么是“可分离卷积”，它与标准的卷积又有什么区别？

韬光养晦_·2020-07-05 08:24

TF学习——TF之TFOD：基于TFOD AP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录

TF学习——TF之TFOD：基于TFODAP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录目录训练日志结果

一个处女座的程序猿·2020-07-05 08:36

将Tensorflow目标检测object_detect API源码中的ssd_mobilenet_v1主结构修改为shufflenetv2

为将模型部署移动端，往往采用轻量级的网络结构，如Mobilenet和shufflenet。

LiangJun.py·2020-07-05 03:20

intel_NCAPPZOO_example的例程笔记

/ncappzoo/caffe/SSD_MobileNet/graph./ncappzoo/ca

pcyouid·2020-07-05 01:57

pytorch从头训练自己的图像分类模型并利用flask部署模型

在一些图像分类比赛中也可以获得不错的成绩，亲测可用利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用

lxztju·2020-07-04 23:51

Mobilenet SSD学习系列（一）demo运行以及CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决

前言Mobilenet是针对移动端提出来的一种轻量级网络模型结构。其创新性地应用了深度可分离卷积技术来大大减少网络参数和计算量。

ltshan139·2020-07-04 22:24

Depthwise卷积与Pointwise卷积

所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经

大吴Heng·2020-07-04 15:45

[MobileNet]:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861(Submittedon17Apr2017)MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationscaffe官方实现ConvolutionDepthwise层：https://github.com/BVLC/caffe/pull/5

amsikq886040·2020-07-04 10:10

使用YOLOv2和MobileNet_SSD检测算法与KCF对象跟踪器进行视频流的实时对象跟踪和检测

主题：使用YOLOv2和MobileNet_SSD检测算法与KCF对象跟踪器进行视频流的实时对象跟踪和检测1、版本：opencv3.4.1numpyimutils2、载权重并将其放置在model_data

Ewing_yy·2020-07-04 05:37

OpenVINO之六：转换MXNet模型

16VGG-19ResNet-152v1SqueezeNet_v1.1InceptionBNCaffeNetDenseNet-121DenseNet-161DenseNet-169DenseNet-201MobileNet2

mingo_敏·2020-07-04 01:39

pytorch从头训练自己的图像分类模型并利用flask部署模型

利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnet，resnext，mobilenet，efficient

lxztju·2020-07-04 00:38

caffe test报错CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0)解决-20200628

caffetest测试mobilenet报错Checkfailed:status==CUDNN_STATUS_SUCCESS(4vs.0)CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR.在Checkfailed

常州二院谢凯·2020-07-04 00:15

深度学习之轻量级神经网络 MobileNet，从V1到V3

AdaptiveAvgPool2dAdaptiveAvgPool2d原文连接：知乎其实介绍MobileNetV1（以下简称V1）只有一句话，MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了。MobileNetV1-cvpr2017MobileNetV1-2017深度可分离卷积可分离卷积主要有两种类型：空间可分离卷积和深度可分离卷积。空间可分离空间可分离就是将一个大的卷积核

专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-07-02 21:06

ssd_mobilenet_v1的fine-tuning成果展示

总结：fine-tuning的模型为ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28训练的步数为50000steps验证的步数为2000steps训练的数据集为VOCtrainval_11

古仔8934·2020-07-02 10:39

使用tensorflow slim自带的mobilenet_v2模型训练自己的数据

目录简介：1、数据集制作2、slim修改及训练训练：3、模型导出使用官方bazel模型导出：使用tensorflow模块功能导出简介：本文将记录分类样本如何制作为tfrecord格式，已经如何用tensorflow的slim模块训练分类模型，把模型固化导出。环境准备：python3.5tensorflow-gpu1.10models-master将整个models工程下载下来。1、数据集制作样本准

蜡笔小心点·2020-07-02 07:35

Mobilenet-SSD的Caffe系列实现

mobilenet也算是提出有一段时间了，网上也不乏各种实现版本，其中，谷歌已经开源了Tensorflow的全部代码，无奈自己几乎不熟悉Tensorflow，还是比较钟爱Caffe平台，因而一直在关心这方面

Jesse_Mx·2020-07-02 05:16

车辆检测，车牌识别WPOD-NET OCR-Net

出处“来自微信公众号：我爱计算机视觉”https://github.com/zeusees/Mobilenet-SSD-License-Plate-Detection来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018

ShellCollector·2020-07-02 05:21

低成本AIoT硬件深度学习部署实战（笔记）

今天给大家带来的实战笔记是，在低成本（百元内）AIoT硬件MaixBit上部署运行TensorLayer的MobileNet模

zs左右左·2020-07-01 22:50

caffe-MobileNet-ssd环境搭建及训练自己的数据集模型

caffe-MobileNet-ssd环境搭建及训练自己的数据集模型*******************************************************************

anqian123321·2020-07-01 17:20

目标检测的终极武器·Efficentdet的进阶之路--从Modile Net 到 Efficentnet 并附源码

automl/tree/master/efficientdetpytorch源码：https://github.com/JianqiuChen/EfficientDet.PytorchMobileNet三部曲【MobileNet

JianqiuChen·2020-07-01 10:30

解决使用Keras对mobileNet进行迁移学习(fine-tining)出现的过拟合问题（验证集正确率过低）

对于目前网上的利用Keras对各种网络进行fine-tuning以及迁移学习的代码大多都是直接从keras的官网上直接抄过来的（其中知乎上的一个例子也是如此，，我一开始的代码也是参考的那个fine-tuning代码，但是最后结果非常差。）对于这一个问题，网络上的解决办法非常的少，在这里我也做一下简单的总结，以备日后的学习以及研究。在国内博客上来讲，有两篇博客提及了这个问题，但是都只是浅尝辄止的提到

HK_Joe·2020-07-01 09:10

Single shot object detection SSD using MobileNet and OpenCV

SingleshotobjectdetectionSSDusingMobileNetandOpenCV①版本：opencv3.4.1numpyimutils②模型参数将其放置在model_data/中③项目结构：1、引言在本节中，我们将使用深度学习，MobileNet

Ewing_yy·2020-07-01 09:43

人脸检测——Keras搭建mtcnn人脸检测

主要用到mtcnn人脸检测算法和MobileNet算法。因此向这两种算法发起进攻。

Ben__·2020-07-01 08:00

目标检测：Mobilenet-SSD实现

目标检测：Mobilenet-SSD实现1.引言众所周知，mobilenet以快著称。

算法之美DL·2020-07-01 06:51

windows10 + mobileNet-ssd

1.下载MobileNet-SSDhttps://github.com/eric612/MobileNet-SSD-windows。

guojawee·2020-07-01 06:32

搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型

原文地址：搭建MobileNet-SSD开发环境并使用VOC数据集训练TensorFlow模型0x00环境OS:Ubuntu1810x64Anaconda:4.6.12Python:3.6.8TensorFlow

weixin_30659829·2020-07-01 05:43

Mobilenet-ssd 目标检测

先收录几篇文章，具体实现步骤，参看我的下一篇博文：Mobilenet-SSD的Caffe系列实现https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/78680055caffe-MobileNet-ssd

shan19930117·2020-07-01 04:11

yolov3--19--一文读懂深度可分离卷积

深度可分卷积MobileNet的核心层使用了一种称之为深度可分离卷积的操作来替代传统的标准卷积，减少了卷积核的冗余表达。深度可分离卷积可以被分解为深度卷积和卷积核尺寸为１×１的逐点卷积组合。

hy-lscj·2020-07-01 03:57

SSD MobileNet网络在训练过程中遇到的问题总结

1、执行pythontrain.py时报错：AttributeError:'module'objecthasnoattribute'get_or_create_global_step'解决方案：将models/research/object_detection/builders/optimizer_builder.py的line90：global_step=tf.train.get_or_crea

码代码的乔木·2020-07-01 03:00

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