MobileNet 第7页

WebAI.js：一个简单的网页前端 AI 模型部署工具

可通过在线体验网站HelloWebAI.js进行快速的体验试用2.特性WebAI.js支持HTMLscript标签引入和node.js两种方式进行使用目前支持目标检测(Yolo/ssd/…)、图像分类(MobileNet

jm_12138·2023-01-13 09:33

MobileNet系列论文——MobileNet V3

目录MobileNetV3创新点：SE模块互补搜索技术组合网络结构的改进h-swish激活函数4MobileNetV3网络结构补充资料MobileNetV3MobileNetV3主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构，用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量)，同时在MobileNetV2网络结构基础上进行改进，并引入了SE模块以及H-Swish激活函数。创新点互

坚硬果壳_·2023-01-12 11:52

MobileNet V2模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfMobileNetV2的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。（也可以作为backbone完成检测和分割任务）MobileNetV2的优点：相较于V1，模型更小，精度更高。MobileNetV2的方法：①使用倒置残差结构(InvertedResiduals)，1x1卷积升维+3x3深度卷积+1x1卷积降维；②

Peach_____·2023-01-12 11:19

MobileNet V3模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdfMobileNetV3的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。（也可以作为backbone完成检测和分割任务）MobileNetV3的优点：相较于V2，模型更小(small)，精度更高。MobileNetV3的方法：①引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制模块，改进倒置残差结构；(

Peach_____·2023-01-12 11:47

MobileNet v1笔记

目录1.参数量和计算量2.1×1卷积3.MobileNetV1论文3.1摘要3.2背景3.3相关工作3.4网络结构3.4.1深度可分离卷积3.4.2模型结构和训练3.4.3压缩模型3.5实验4.总结附搬家啦http://blog.recusant.top/1.参数量和计算量参数量(Params)：是指模型中权值的数量，决定了模型的大小。一个h×wh\timeswh×w的卷积核参数量为：Kh×Kw×

recusant·2023-01-11 12:40

pytorch学习（六）—— MobileNet网络搭建

本篇博客是学习B站霹雳吧啦Wz教学视频的总结本节所用到的程序和教学视频链接：程序视频数据集下载，提取码:dw2dMobileNetV1网络结构在移动设备中运行深度学习轻量级CNN网络，牺牲少量准确率来大大减少模型参数与运算量提出了DepthwiseConvolution+PointwiseConvolution大大减少运算量(理论上普通卷积计算量是DW+PW的8到9倍)DW卷积（Depthwish

在下黄小二·2023-01-11 12:09

MobileNet V1模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdfMobileNetV1的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。MobileNetV1的优点：轻量。MobileNetV1的方法：使用深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)，减少模型参数量。深度可分离卷积由深度卷积(DepthwiseConvolution)和逐点卷积(Po

Peach_____·2023-01-11 12:06

original_keras_version = f.attrs[‘keras_version‘].decode(‘utf8‘) AttributeError: ‘str‘ object has no

original_keras_version=f.attrs['keras_version'].decode('utf8')AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'在训练MobileNet

一苇所如·2023-01-10 18:58

轻量级网络——MobileNet系列学习（理论篇）

目录一、MobileNetV11.1Depthwiseseparableconvolution(深度级可分离卷积)参数对比1.2MobileNet网络结构1.3MobileNet网络结构1.3MobileNet

恬梦·2023-01-09 08:39

轻量级网络--MobileNet学习记录

《EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.亮点MobileNet是为手机等移动和嵌入式设备提出的高效模型。

胖虎记录学习·2023-01-09 08:36

node使用tensorflow.js实现垃圾分类练习

/垃圾分类/垃圾分类/train';constOUT_PUT='output';constMOBILENET_URL='http://127.0.0.1:8080/data/mobilenet/web_

（；￣ェ￣）。·2023-01-08 07:07

神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总

神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet

Bubbliiiing·2023-01-07 11:50

FFMPEG下利用Intel VPP_QSV插件实现基于GPU的图像缩放和色彩空间转换（一） - 命令行模式

这几天碰到的问题是在准备给mobilenet-ssd神经网络推理前需要对视频文件做解码，然后缩放到需要的分辨率再转成RGB格式的数据，这样才能丢进网络里做推理。

sandmangu·2023-01-06 17:33

pytorchyolov4训练_PyTorch版YOLOv4更新了，不仅适用于自定义数据集，还集成了注意力和MobileNet...

来源：机器之心作者：陈萍距离YOLOv4的推出，已经过去5个多月。YOLO框架采用C语言作为底层代码，这对于惯用Python的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的，可以交

weixin_39717110·2023-01-06 13:37

PyTorch版：集成注意力和MobileNet的YOLOv4

距离YOLOv4的推出，已经过去5个多月。YOLO框架采用C语言作为底层代码，这对于惯用Python的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的，可以交流一下么」。由于原版YO

机器学习算法那些事·2023-01-06 13:03

【小白学PyTorch】17.TFrec文件的创建与读取

|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|12SENet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|11MobileNet

风度78·2023-01-06 13:03

基于Paddle的计算机视觉入门教程——第9讲 MobilenetV3网络详解

B站教程地址https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6/介绍Mobilenet是由Google公司创造的网络系列，目前已经发布至V3版本，每一次版本更新都是在前一次网络上的优化修改

一笑奈何LHY·2023-01-05 15:20

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

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。模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。

秋水墨色·2023-01-05 01:43

【论文学习】FD-MonbileNet: IMPROVED MOBILENET WITH A FAST DOWNSAMPLING STRATEGY

原文链接：https://arxiv.org/abs/1802.03750作者介绍了一种高效且在有限运算量限制上十分准确的网络：Fast-DownsamplingMobileNet（FD-MobileNet

斯丢劈德Tony·2023-01-05 01:40

Mediapipe 手势模型转换rknn

进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入t@ubuntu:~/rknn/rknn-toolkit2/examples/tflite$目录参照mobilenet_v1demo

江太翁·2023-01-05 01:06

【mmdetection源码阅读二】configs下的retinanet_r101_fpn_1x.py

前言在mmdetection中，将目标检测的网络框架分为了几个模块：1backbone：通常是FCN网络,用于提取特征图,例如ResNet,MobileNet。

qq_29750461·2023-01-04 18:31

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,MobileNet

@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

自动网络搜索多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone，如ResNet,MobileNet，稍作改进构建而成来完成不同任务。

lll423·2023-01-04 18:47

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

参照文章：卷积网络基础知识1、概念在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。

木槿qwer·2023-01-04 10:39

一文读懂AI网络结构：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

1引言当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-152top-5错误率仅为3

海鸥-号·2023-01-04 09:59

不同参数对分类模型性能影响记录

影响模型的性能参数，主要有1）卷积核的大小和步长2）学习率的大小和策略3）最优方法4）正则化因子5）网络深度测试网络MobileNet,ALLconv6。

YOULANSHENGMENG·2023-01-03 14:31

模型性能参数

importtorchimporttorchvision#或者测试自己搭建的模型frommodel_v2importMobileNetV2frommodel_v3importmobilenet_v3_small,mobilenet_v3

栋哥爱做饭·2023-01-03 14:00

使用Tensorflow训练检测口罩模型完整实例

训练模型实战开始（1）整个过程思路（2）导入相关的库（3）参数预设置（4）数据增强（5）使用迁移学习搭建模型（6）定义相关的回调函数（7）模型训练（8）绘制图形4.口罩检测开始（1）结合训练的模型进行预测（2）使用MobileNet_SSD

Keep_Trying_Go·2023-01-03 11:26

睿智的目标检测50——Tensorflow2 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析对于YoloV4而言，其整个网络结构可以分为三个部分。分别是：1、主干特征提取网络Backbone，对应图像上的CSPdarknet532、加强特征提取网络，对应图像上的SPP和PANet3、预测网络YoloHead，利用获得到的特征进行预测其中：第一部分主干特征提取网络的功能是进行初步的特征提取，利用主干特征提取网络，我们可以获得三个初步的有效特征层

wouderw·2023-01-02 10:08

基于MobileNet_SSD和树莓派的栗实象目标检测系统设计

使用关键技术：MobileNet-SSD；树莓派；深度学习；栗实

脑瓜子嗡嗡的小刘·2023-01-02 10:37

目标检测——Pytorch 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

目标检测——Pytorch利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台学习前言源码下载网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析2、mobilenet系列网络介绍a、mobilenetV1

daoboker·2023-01-02 10:37

【笔记】ssd mobilenet 网络

之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。

程序猿的探索之路·2023-01-02 10:05

攻克目标检测难点秘籍一，模型加速之轻量化网络

目录目标检测难点概述秘籍一，模型加速之轻量化网络1SqueezeNet：压缩再扩展2MobileNet：深度可分离2.1MobileNetV12.2MobileNetV22.3MobileNetV33S

m0_61899108·2023-01-02 10:35

MobileNet-SSD训练自己的数据集

仅作笔记整理搬运使用，没有任何程序原创部分，主要给自己提个醒，避免重复搜索工作一、配置ubuntu18.04，显卡驱动，cuda10.1，cudnn7.6.5查看cuda版本:cat/usr/local/cuda/version.txt查看cudnn版本：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2二、安装配置caffe-ssdanna

松二·2023-01-02 10:34

使用MobileNet_SSD进行目标检测

文章目录1.MobileNetV1轻量化网络结构2.MobileNetV2轻量化网络结构3.前置准备（1）MobileNetSSD_300x300.prototxt描述文件下载（2）MobileNet_SSD.caffemodel

Keep_Trying_Go·2023-01-02 10:33

深度学习--关于MobilenetV3-small模型（2）

目录一、MobileNet系列1、MobileNetV12、MobileNetV23、MobileNetV3二、MobileNetV3-small的实现一、MobileNet系列1、MobileNetV1

Struart_R·2023-01-02 07:11

7.1MobileNet网络详解-学习笔记

转载视频https://www.bilibili.com/video/BV1yE411p7L7mobilenetv1

雨浅听风吟·2022-12-31 15:24

【MobileNet】移动端深度学习网络MobileNet详解

阅读论文MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplication，对移动端深度学习网络MobileNet记录了一些笔记

Katherine121·2022-12-31 15:52

深度学习-【图像分类】学习笔记7 MobileNet

文章目录7.1.1MobileNetv1、v2网络详解MobileNetv1DW卷积DepthwiseSeparableConvMobileNetv2InvertedResiduals性能对比7.1.2MobileNetv3网络详解更新block重新设计耗时层结构重新设计激活函数7.2.1使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练model.pytrain.pypredict.

小威W·2022-12-31 15:22

【视频学习笔记】（霹雳吧啦Wz）MobileNet 系列

视频链接：7.1MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili7.1.2MobileNetv3网络详解_哔哩哔哩_bilibili目录一、MobileNetV11.Motivation2.Novelty3

小吴同学真棒·2022-12-31 15:21

【小白学PyTorch】11.MobileNet详解及PyTorch实现

风度78·2022-12-31 15:18

轻量级卷积神经网络——MobileNet_v1——学习笔记

MobileNet_v1网络详解及Pytorch实现研究背景论文地址depthwiseseparableconvolution核心模块介绍代码结构——PyTorch参考文献研究背景作为新人，由于硬件限制

读博好难啊·2022-12-31 15:17

MobileNet 网络详解笔记

学习视频来自：7.1MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili在移动端部署深度卷积网络，无论什么视觉任务，选择高精度的计算量少和参数少的骨干网是必经之路。轻量化网络是移动端的研究重点。

放风筝的猪·2022-12-31 15:15

降低神经网络模型复杂度的方法总结

一、CNN模型压缩方法1.将大的卷积核换成小的3*3卷积核2.像GoogleNet的inception模块和Resnet模块，使用1*1卷积进行降维操作3.像MobileNet一样使用深度可分离卷积。

CVplayer111·2022-12-31 09:19

基于深度学习的识别系统APP设计（手写数字、静态图像、实时图像、动态图像、图像迁移、单词语音识别）

功能简介使用expert-graph模型实现手写数字识别使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类使用

biyezuopinvip·2022-12-30 15:54

百度飞桨第一课|让人拍案叫绝的创意都是如何产生的

框架Django：通过ace2p和Facelandmark进行分割，将原有熊猫头表情包的脸去掉，将照片的脸加入，并二值化转化为黑白色的图安全帽检测训练导出模型：PaddleDetection训练ssd-mobilenet

布唧怪·2022-12-29 20:53

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

（1）MobileNet主要专注于优化延迟，但也会产生小型网络。（2）深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和1×1卷积（点态卷积）。

大白兔奶糖yyds·2022-12-29 16:43

torchvision.models之实现一个通用接口调用各种classifier

的童鞋们应该对torchvision很熟悉了，其中的torchvision.models支持的大部分的分类器，主要是alexnet、resnet、vgg、inception、densenet、googlenet、mobilenet

仙女修炼史·2022-12-29 12:24

深度可分离卷积&&组卷积

目录一：深度可分离卷积深度可分离卷积完整示意图普通卷积和深度可分离卷积计算量的对比二：GroupCONV(组卷积)一：深度可分离卷积深度可分离卷积被提出于MobileNet中，其主要作用用于减少模型参数和运算量

不想敲代码的小杨·2022-12-29 11:29

卷积拆分与分组卷积的典型代表网络的总结

，卷积常规参数计算2，卷积拆分网络2.1使用小的卷积核替代大的卷积核（VGG）2.2因式分解卷积3,通道分组卷积网络3.1,简单的通道数分组3.1.1AlexNet3.1.2Xception3.1.3MobileNet3.1.4ShuffleNet3.1.5CondenseNet3.2

YOULANSHENGMENG·2022-12-29 11:19

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