MobileNet 第8页

基于迁移学习的睡意检测报警系统

在本文中，本文基于迁移学习使用MobileNet模型训练了基于人脸的闭眼检测算法，迁移学习模型MobileNet在训练集上的准确率约为99%，测试集上的准确率为96%。

就是求关注·2022-12-28 23:13

chainer-语义分割-DeepLab【附源码】

文章目录前言一、DeepLab官网图二、代码实现1.deeplab主干网络实现，以mobilenet为例，后期可自行修改主干网络2.deepLab网络结构三、调用方式前言本文主要基于deepLab的网络结构搭建配合文章

爱学习的广东仔·2022-12-28 15:36

pytorch模型测试

一、pytroch-cifar100的不同网络模型1）github路径：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar1002）已训练好的mobilenet网络权重可用于测试

jcdd_sh·2022-12-28 13:49

mobilenet_v2_1.4_224 flowers 数据集分类网络

原文链接:mobilenet_v2_1.4_224flowers数据集分类网络上一篇:tensorboard自编码分类网络和vgg19网络结构可视化下一篇:拟合三点共圆圆心坐标和半径mobilenet_v2

阿豪boy·2022-12-28 07:45

轻量型神经网络 shufflenet V1和shufflenet V2

1.shufflenetV1ShuffleNet是旷视科技(Face++)提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端所以，ShuffleNet

gyibo_·2022-12-28 02:48

轻量级网络ShuffleNet v1

ShuffleNetpaperShuffleNet是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。

杯酒和雪·2022-12-28 02:42

轻量级卷积神经网络

SqueezeNetFireModule：Squeeze层和Expand层类似Inception结构深度压缩方法MobileNet（google）精度损失可控范围内，大幅度降低参数和计算量模型结构：深度可分离卷积

搬用工tyler·2022-12-28 02:41

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2 解析

随着2012年AlexNet大放异彩，相比以前浅学习方法在ImageNet中top5error前所未有的下降约10%，CNN已经越来越被人们关注。后续VGG，GoogleNet，ResNet进一步提高CNN的性能。但是到ResNet，网络已经达到152层，模型大小动辄几百300MB+。这种巨大的存储和计算开销，已经严重限制了CNN在某些低功耗领域的应用。图1CNN在ImageNet上的表现说到这里

cheshigeng5799·2022-12-28 02:11

pytorch——MobileNet详解及PyTorch实现

MobileNet详解及PyTorch实现pytorch11MobileNet详解及PyTorch实现MobileNet详解及PyTorch实现背景深度可分离卷积一般卷积计算量深度可分离卷积计算量网络结构

chris_1996·2022-12-27 21:28

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

本文的核心思想，就是将mobilenet与transformer结合起来，通过mobilenet提取局部特征，transformer来提取全局特征。

RANKING666·2022-12-27 17:53

网络模型int8量化中使用的一些量化方法

深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：1）设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNe

m_buddy·2022-12-27 17:23

int8量化--调研

量化简介https://arxiv.org/abs/1806.08342深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；

assassin_sword·2022-12-27 17:23

行人重识别reid

可以任选backbone（resnet，轻量化模型(osnet,mobilenet…)）+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/circleloss+交叉熵损失

cv-daily·2022-12-27 17:19

深度学习第五周 ShuffleNet & EfficientNet

在速度上比1.0的MobileNet要快，而且错误率要更低。channelshuffle。如下图，普通的组卷积仅仅作用在组内，组间是没有信息交流的(使用组卷积可以减少参数和计算量)。

贝叶贝叶贝叶斯·2022-12-27 14:28

shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)

从论文效果来说，shufflenet比同代的mobilenet模型更优秀，但是实际使用时要实际测试，笔者发现在很多应用下，mobilenet从速度和精度上都要优于shufflenet。

BIT_Legend·2022-12-27 14:42

深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

一、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由

冰雪棋书·2022-12-27 01:55

Pytorch 深度可分离卷积和MobileNet_v1

Pytorch深度可分离卷积和MobileNet_v11.深度可分离卷积卷积过程Depthwise过程Pointwise过程2.优势创新计算加速参数量降低乘法运算次数降低通道区域分离3.网络结构pytorch

TES·Rooike·2022-12-27 01:25

MobileNet：深度可分离（原理及代码）

目录背景：标准卷积：深度可分离卷积：MobileNetv1结构小结MobileNetv2结构背景：SqueezeNet虽在一定程度上减少了卷积计算量，但仍然使用传统的卷积计算方式，而在其后的MobileNet

心之所向521·2022-12-27 01:25

【笔记】MobileNet_v1：VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积

代码：gluon-cv/mobilenet.pyat5f5ce87d9a1df1623e15d39d1d2dc65317337652·dmlc/gluon-cv·GitHub

程序猿的探索之路·2022-12-27 01:54

Mobilenet——深度可分离卷积

mobilenet的设计初心在深度学习的道路上，为了满足越来越多的企业和用户的需求，模型的结构越来越复杂，模型的计算量越来越大，模型也越来越庞大。

椒椒。·2022-12-27 01:54

MMDetection2（三）：自定义模型

目录前言一、添加一个新的backbone1、定义一个新的backbone（以MobileNet为例）2、导入新的module3、在配置文件中使用backbone二、添加一个新的necks1、定义一个neck

秋名山翻车的·2022-12-26 15:38

Pytorch hub 介绍

因为它太强了：ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。

jiaotong_jin·2022-12-24 19:02

mobilenet

mobilenet分为了v1v2v3三个版本，下面分别来说一下他们的好处mobilenetv1的亮点在于1.使用了depthwiseCinvolution卷积即（dw卷积），其本质是分组卷积的groups

jsy在学习·2022-12-24 11:15

pytorch 实现Resnext代码详细讲解

resnext的本质在与gruops分组卷积，在之前的mobilenet网络我有

视觉盛宴·2022-12-24 11:08

学习小记：语义分割模型训练后的测试及miou值的求取（python）

借鉴了这个链接里面的deepla b-mobilenet模型：https://github.com/bubbliiiing/Semantic-Segmentation求miou主要借鉴这个链接：https

qaplay·2022-12-23 13:36

GPU端吊打RegNet、EfficientNet的强悍担当：GENet

不同于之前的MobileNet、EfficientNet以及RegNet等网络采用相同的模块构建整个网络，该文对不同阶段的模块进行分析并得出这样的结论：在网络的low-level阶段采用Basic

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-22 20:28

【研究生】PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型，图灵奖得主强推

计算机与软件考研·2022-12-22 18:50

MobileNet-yolov4

一、MobileNetV11、定义conv_bn结构defconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),#卷积核大小为3*3nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU6(inplace=True))2、定义conv_dw结构defconv_dw(inp,oup

有温度的AI·2022-12-22 10:45

轻量级网络模型MobileNet发展脉络（V1-V2-V3）

卷积神经网络发展卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中，并取得了巨大的成功。然而，卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用，在移动端以及嵌入式设备等资源受限的环境中受到限制，因此需要进行网络压缩。从2012年AlexNet网络提出获得imagenet分类任务第一名后，深度学习模型迅速发展，网络层数不断加深，2015年提出的ResNet的准确率首次超越人类，但同时网络层数也达到了1

春末的南方城市·2022-12-21 12:27

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现objectdetection小白教程简介对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派

XxlBigbrother·2022-12-20 18:43

深度学习经典论文汇总

CV-CNNAlexNet（2012）：深度学习热潮的奠基作VGG（2014）：使用3x3卷积构造更深的网络GoogleNet（2014）：使用并行架构构造更深的网络ResNet（2015）：构建深层网络的残差连接MobileNet

下雨天吃火锅哩·2022-12-20 17:16

MobileNet V1、V2、V3神经网络学习

而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。二、MobileNetV

小小_喻·2022-12-20 10:53

JCYAO_·2022-12-19 21:30

Unet 语义分割模型（Keras）| 以细胞图像为例

文章目录前言一、什么是语义分割二、Unet1.基本原理2.mini_unet3.Mobilenet_unet4.数据加载部分参考前言最近由于在寻找方向上迷失自我，准备了解更多的计算机视觉任务重的模型。

__不想写代码__·2022-12-19 13:23

channel-wise卷积--学习笔记

alexnet使用完全独立的组卷积，两个组之间没有信息交互mobilenet使用深度可分离卷积，使用1X1point

Wsyoneself·2022-12-19 11:05

Resnext论文学习

和inception等网络中，都是block的组合，这是一种十分简洁的组网方式2.提出了基数的概念:用来和衡量拆分、转换和聚合模块的复杂度论文思路：1.结构类似于inception+resnet还有点mobilenet

Diros1g·2022-12-19 01:00

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD

张铁通·2022-12-19 00:39

深度学习--大黄蜂预测

使用MATLABR2021b的深度学习工具箱对2021年美赛C题大黄蜂数据进行处理图像识别使用MobileNet-v2进行迁移学习main1.m%%准备工作空间clear;clc;%%导入数据params

zed_zch·2022-12-18 02:33

如何使用OpenCV-Python实现超轻量化的实时物体检测（可显示分类结果+bbox，附源码）

功能包：opencv-python（4.5.1.48）配置文件coco.names（darknet中常用的标签文件）、frozen_inference_graph.pb（weights文件）、ssd_mobilenet_v3

Demo_xxx·2022-12-18 02:57

Pytorch系列(四):猫狗大战1-训练和测试自己的数据集

Pytorch猫狗大战系列：猫狗大战1-训练和测试自己的数据集猫狗大战2-AlexNet猫狗大战3-MobileNet_V1&V2猫狗大战3-MobileNet_V3TensorFlow2.0猫狗大战系列猫狗大战

hjxu2016·2022-12-17 16:38

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

轻量化模型架构1、MobileNetMobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建可分离卷积及深度可分离卷积详解V1创新点：引入深度可分离卷积存在的问题：DepthwiseConvolution存在潜在问题，训练后部分信息丢失，导致部分kernel的权值为0。V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe

木槿qwer·2022-12-16 21:41

【神经网络】(13) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算速度。在

立Sir·2022-12-16 19:18

机器学习常用命令（持续更新ing）

机器学习可视化可以通过tensorboard文件实现，可以在prompt中输入以下命令启动，并进入http://localhost:6006/来查看训练信息tensorboard--logdir=work_dirs/mobilenet_new

以后的以后จุ๊บ·2022-12-16 18:26

yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例

yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2

猛男技术控·2022-12-16 16:59

轻量化神经网络 MobileNet 同济子豪直播自用学习记录

记录ModelArts子豪学长的论文边缘计算不需要网络手机,智能指纹锁,算力不够这就是需要轻量化CNN预备知识MobileNetV1所以要减少内存占用各大厂商都有自己的边缘计算的库参数量少，但是效率高深度可分离卷积计算量和参数量扩展阅读MobileNetV2改进深度可分离卷积先升维，再降维进一步降低参数扩展阅读MnasNet使用了强化学习遗传算法MobileNetV3进一步加强激活函数使用h-sw

哇咔咔负负得正·2022-12-16 15:42

yolov5修改骨干网络--原网络说明