MobileNet

Tensorflow Object Detection API 训练图表分类模型－ssd_mobilenet_v2（tfrecord数据准备＋训练＋测试）

目标是训练一个可以正确检测图片上的图和表格并在图片画出其boundingbox，之前用yolo也做过检测，不过效果不太好，会出现检测不准确甚至漏检情况，于是这次想尝试api的检测效果，模型使用ssd_mobilenet_v2
LH-心心·2020-06-30 08:18

【CVPR2020】：论文汇总 Github源码（ 更新中）

代码：https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets20.GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations（超越Mobilenet
yipala·2020-06-30 08:40

炼丹术的终结——神经网络结构搜索之一

例如，在图像领域，出现了AlexNet,VGG,GoogNet,Inception系列，Res-Net，DenseNet和MobileNet等不同的卷积神经网络；在文本处理领域，出现了RNN，GRU，LSTM
张雨石·2020-06-30 02:15

OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型

一、初得模型那是一个月之前的事情了，我利用TesorFlowObjectDetectionAPI训练了现在目标检测里面应该是最快的网络MobileNet。
冰不语·2020-06-30 02:28

神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenetMobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1
EwenWanW·2020-06-30 01:06

OpenCV3与深度学习实例：使用MobileNet SSD检测物体

#coding:utf-8importnumpyasnpimportargparseimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=False,default='datas/images/people.
视觉智能·2020-06-29 21:52

校招算法岗面试-1

文章目录机器学习CV算法岗面试-基础知识部分：机器学习CV算法岗面试-代码部分机器学习CV算法岗面试-基础知识部分：MobileNet的特点，以及v1-v3的提升点Yolo系列特点及每次的改进，多尺度体现在哪里
SusanLovesTech·2020-06-29 12:08

GhostNet论文笔记及代码分析

GhostNet我们通过一系列简单的线性变换来生成所谓的Ghost特征图这种ghost特征图能揭示隐藏的信息通过两种架构ghostmodule和ghostbottleneck可以构造出我们的轻量级网络，表现也超越了Mobilenet
MarDino·2020-06-29 12:52

基于深度学习的13种通用图像分类模型及其实现

imageclassificationwithdeeplearningmodel：VGG16、VGG19、InceptionV3、Xception、MobileNet、AlexNet、LeNet、ZF_Net
fkingCode·2020-06-29 12:00

基于ssd_mobilenet模型实现目标检测（含数据集制作）

参考链接：https://www.cnblogs.com/White-xzx/p/9503203.html1.参考VOC数据集建立目录结构，Annotations中放置标记的XML文件，JPEGImage放置标记的图片，Tools放置一些工具对JPEGImages文件夹中新增文件的批量重命名工具：#-*-coding:utf8-*-importosimportsysclassBatchRename
Yangzf0628·2020-06-29 04:26

超越谷歌MobileNet！华为提出端侧神经网络架构GhostNet｜已开源

2020-02-2912:23:43乾明编辑整理量子位报道|公众号QbitAI同样精度，速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。GhostNet的核心是Ghost模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。在ImageNet分类任务中，GhostNet在各种计算复杂
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:06

从零开始在树莓派3B+上跑深度学习模型

这里可以使用mobilenet系列这种适用于移动端的模型。我这里用的是mobilenetv2。
weixin_41972134·2020-06-29 02:02

深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet）

今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions），这是Xception以及MobileNet系列的精华所在。而它最早是由GoogleBrain
WeisongZhao·2020-06-29 02:09

深度学习模型训练痛点及解决方法

我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。定义loss，选择优化器，来让loss最小对数据进行迭代训练，使loss到达最小在测试集或者验证集上对准
煊琰·2020-06-28 23:41

Tensorflow object detection API源码分析之如何构建模型

模型的具体参数被定义在config文件中，如samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.configmodel{ssd{num_classes:90box_coder{faster_rcnn_box_coder
zcc_TPJH·2020-06-28 22:16

Tensorflow object detection API源码分析之如何处理数据

如何进行一系列预处理操作整个预处理流程：1.批量读数据前，通过data_augmentation_options类指定预处理操作data_augmentation_options一系列预处理操作在samples/configs/ssd_mobilenet_v2
zcc_TPJH·2020-06-28 22:16

Tensorflow object detection API源码分析之如何读数据

核心代码：object_detection/train.py关于TFRecord文件的位置一般在samples/configs/*.config中举例：samples/configs/ssd_mobilenet_v1
zcc_TPJH·2020-06-28 22:16

大学回忆：节能减排大赛——基于深度学习的教室节能系统设计

通过这个课外科创项目，了解了当时流行的目标检测算法（YOLO、SSD、Mobilenet-SSD），Ubuntu16.04系统，Python、Qt5，TensorFlow、Caffe、Darknet框架的简单使用
datamonday·2020-06-28 22:29

卷积神经网络-深度可分离卷积

一、简介MobileNet架构中提出的有空间可分离卷积和深度可分离卷积，本文中我们将着重介绍深度可分离卷积实现及其意义。
weixin_38498942·2020-06-28 21:48

TensorFlow量化训练

大约3X的提升;tensorflow提供了tflite转化工具toco,使用命令大致如下:bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco--input_file=mobilenet_v1
weixin_33709219·2020-06-28 03:50

『高性能模型』Roofline Model与深度学习模型的性能分析

转载自知乎：RooflineModel与深度学习模型的性能分析在真实世界中，任何模型（例如VGG/MobileNet等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU/GPU/ASIC等）才能展现自己的实力。
weixin_30698297·2020-06-27 23:10

人脸转换GAN

TL-GAN使用了一个预训练MobileNet，然后接了GlobalAveragePooling2D和全连接，训练面部属性鉴别。S
一蓑烟雨任平生·2020-06-27 06:51

PaddleClas-图像分类中的常用移动端系列模型

PaddleClas中包含了ShuffleNetV2以及MobileNet等移动端系列模型。
Strangers_bye·2020-06-27 04:02

tensorflow2实现FasterRCNN+InceptionResNet V2的目标检测（复用mobilenet V2的已训练参数,如果使用ssd+mobilenet V2可以快一百倍）

Copyright2018TheTensorFlowHubAuthors.LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the“License”);#Copyright2018TheTensorFlowHubAuthors.AllRightsReserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"Licen
tangchongyang·2020-06-27 03:39

级联MobileNet-V2实现CelebA人脸关键点检测（附训练源码）

1.2为什么是MobileNet-V2？
TensorSense·2020-06-27 02:51

轻量级网络--MobileNet论文解读

MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV1代码:TensorFlow官方github-Tensorflowgithub-CaffeAbstractMobileNets是为移动和嵌入式设备提出的高效模型。MobileNets基于流线型架构(s
DFann·2020-06-27 02:31

最详细的MobileNet_v1讲解

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。那么，这个深度可分离卷积是什么？深度可分离卷积深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution），根据史料记载，可追溯到2012年的论文SimplifyingConvNetsforFastLearning，作者提出了可分离卷积的概念（下图（
大写的ZDQ·2020-06-26 23:09

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
干巴他爹·2020-06-26 19:09

MobileNet-v1算法详解

MobileNetv1论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf谷歌出品的一种深度学习加速模型，在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量深度学习网络广泛应用在图像分类、检测中，但是网络结构复杂，参数过多，计算时间过长使其不容易在移动端应用。因此模型压缩、模型加速在未来是一个比较活跃的领域。mobileNets主要将传统的卷积结构改造成两层卷积结构
@浪里小白龙·2020-06-26 15:43

关于错误：OOM ResourceExhaustedError 的完美解决方法

遇到的问题：我使用MobileNet训练图片分类器，参数大概有几百万个并不是很多，然而报错OOMResourceExhaustedError分析：这样的话可能有两个原因：（1）batchsize太大，这种只需要将
skj1995·2020-06-26 12:23

轻量级神经网络模型 Mobilenet

论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications民间实现：caffe|Tensorflow官方代码：tensorflow/models有tensorflow的实现：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobi
luoyushan333·2020-06-26 11:58

mxnet ValueError: Parameter *** because it has not been in

导读在使用mxnet的gluon训练网络的时候，报ValueError:CannotresetcontextforParameter'mobilenet0_dense1_weight'becauseithasnotbeeninitialized
修炼之路·2020-06-26 11:33

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

utm_source=oschina-app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
rainbowbirds_aes·2020-06-26 05:26

yolov3 darknet53网络及mobilenet改进 附完整pytorch代码

结构图直接引用一个博主总结的，简洁明了https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/81214953#commentBox2.mobilenet网络介绍注意好好理解一下卷积
是鲤鱼呀·2020-06-25 17:49

Caffe训练MobileNet（一）

前言1.Caffe的编译2.训练MobileNet2.1生成数据txt文件2.2转成lmdb2.3计算均值2.4编写网络配置文件2.5编写训练配置文件2.6训练前言之前一直用的是tensorflow，但是部署在移动端用到
傅里叶不积分1·2020-06-25 16:00

Caffe模型MobileNet与opencv的结合

opencv-python+yourmobilenet.caffemodel+yourdeploy.prototxt利用opencv3.3.1之后推出的dnn模块,支持很多模型的导入.这次我选择Caffe的Mobilenet
P0ny·2020-06-25 11:16

预训练模型

object_detection/g3doc/detection_model_zoo.mdCOCO-trainedmodelsModelnameSpeed(ms)COCOmAP[^1]Outputsssd_mobilenet_v1
Oscar_hailiang·2020-06-25 07:14

基于FPGA实现的MobileNet V1，FPGA深度学习加速器设计 CNN Accelerators based on FPGAs

AutomaticGenerationofMulti-precisionMulti-arithmeticCNNAcceleratorsforFPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNetV1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chipmemory，没有利用off-chipRAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000FPS，这个是最近我看
是否龙磊磊真的一无所有·2020-06-25 06:23

数据读取与处理

如何处理数据批量读数据前，通过data_augmentation_options类指定预处理操作data_augmentation_options一系列预处理操作在samples/configs/ssd_mobilenet_v2
小魔王降临·2020-06-25 05:23

MobileNet V2 tensorflow复现

前言在网上搜索很了很多也没看到关于tensorflow版的MobileNetV2网络架构。于是自己花了一天时间来完成了一个简单版本的复现。理论就不说了，搜其它资料吧网络结构如下：先理一下思路。MobileNetV2中最重要的就是bottleneck块。我们先看看块内内容1）可以看到input进去后会经过一个1*1的普通卷积来扩张维度。扩张倍数即网络结构表中的t。（表中为6倍）。其实还有细节部分，归
kether_·2020-06-25 04:55

MobileNet

MobileNet1.MobileNet-v21.1LinearBottlenecks1.2Invertedresiduals1.3卷积模块1.4逆残差模块1.5网络结构2.参考1.MobileNet-v21.1LinearBottlenecks
共产主义建设者·2020-06-25 02:40

深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution

参考：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199306深度可分离卷积在MobileNet和Xception中出现过，这里只是理解卷积过程
别说话写代码·2020-06-25 01:20

深度学习视觉目标检测

深度学习网络结构卷积、池化、全连接卷积（深度可分离卷积、空洞卷积、反卷积）backbone(vgg、resnet、mobileNet)framework(SSD、YOLO)非线性如果没有非线性单元，不管多少层的神经网络都是简单的线性叠加
西红柿爱吃小番茄·2020-06-25 00:15

从MobileNet看轻量级神经网络的发展

随着深度学习的火热，计算机视觉领域内的卷积神经网络模型也层出不穷。从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越好。神经网络体积越来越大，结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。移动设备因硬件资源和算力的限制，很
安静的少女Jasmine·2020-06-24 15:39

【转】在ncnn上把玩mobileNet

mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications中提出的网络
lanyuxuan100·2020-06-24 02:19

从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络

摘要：在2018年3月13日云栖社区，来自哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，
猫耳呀·2020-06-23 18:05

C++ 版本的 Opencv 调用 TensorFlow object detection API 训练的模型（训练调用全过程）

最近终于打通了这一过程，总结如下（本文以SSD_MobileNet模型为例）。运行环境：opencv>=3.4.4，VisualStudio2015，训练环境参考本文引用的其他文章。
fy_eng·2020-06-23 09:03

ShuffleNet，卷积神经网络

ShuffleNet是Face++团队提出的，与MobileNet一样，发表于CVPR-2017，但晚于MobileNet两个月才在arXiv上公开。
furuit·2020-06-23 09:44

目标检测：速度和准确性比较（Fater R-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet和YOLOv3）

】：文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91719437已授权转载，如需转载请联系作者Featureextractors(VGG16,ResNet,Inception,MobileNet
flyfor2013·2020-06-23 08:39

EfficientNet

为了获得更高的准确率和效率，对卷积网络进行缩放是近几年研究者们经常干的事情，比如从ResNet-18到ResNet-200是对depth的缩放，MobileNet系列里widthmultiplier对channel
木瓜强·2020-06-23 04:23
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