MobileNetV1

卷积神经网络学习路线（十八） | Google CVPR 2018 MobileNet V2

前言紧接着上篇的MobileNetV1，Google在2018年的CVPR顶会上发表了MobileNetV2，论文全称为《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks
GiantPandaCV·2021-06-23 01:49

网络学习系列（九）mobilenet

mobilenetv1要解决的问题：目前大多数的网络虽然能实现比较高的性能，但网络过于庞大，所以论文要解决的就是轻量化的问题，试图将网络嵌入到移动端。
叶天羽·2021-06-07 14:43

ios编译产物和android编译产物,GitHub - cmmclee/Paddle-Lite-Demo: lib, demo, model, data

Paddle-Lite-Demo功能iOS示例:静态图像目标分类和视频流目标分类；静态图像目标检测、相机拍照目标检测、相机视频流目标检测;Android示例:基于MobileNetV1的图像分类；基于MobileNetV1
weixin_39814960·2021-05-26 20:37

MobileNet V1官方预训练模型的使用

1.下载网络结构及模型1.1下载MobileNetV1定义网络结构的文件MobileNetV1的网络结构可以直接从官方Github库中下载定义网络结构的文件，地址为：https://raw.gith
huachao1001·2021-05-19 05:33

【20】MobileNetV3

头部channel数量改变3）h-swish激活函数4）加入了注意力机制（SE模块）3.MobilenetV3的性能统计4.MobilenetV3的pytorch实现1.MobilenetV3的介绍回顾MobilenetV1
Clichong·2021-05-16 22:11

【19】MobileNetV2

LinearBottlenecks3.MobileNetV2的性能统计4.MobileNetV2的pytorch实现1.MobileNetV2的介绍MobileNetv2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1
Clichong·2021-05-16 16:01

轻量级网络之MobileNet v1

轻量级网络之MobileNetv1前言深度可分离卷积DepthwiseSeparableConvolution参数量计算量网络结构模型缩放模型性能前言《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplication
球场书生·2021-05-09 19:56

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

Tensorflow2利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4-lite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
Bubbliiiing·2021-04-08 09:22

CNN小红书 （从2021-3-2 永远不停的更新）

一、轻量化网络网络名称记忆点备注MobileNetV1深度可分离卷积替换传统卷积计
欧气吸收大王·2021-03-04 11:54

轻量化CNN网络MobileNet系列详解

MobileNet系列目前总共有三个版本，分别是MobileNetv1、MobileNetv2和MobileNetv3。作为学习轻量化网络的必经之路，本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。
louwill12·2021-03-03 17:51

睿智的目标检测49——Pytorch 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4-lite目标检测平台

—Pytorch利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4-lite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
Bubbliiiing·2021-02-22 00:34

MobileNetV1/V2详解_以及MobileNetV2_Tensorflow2实现

MobileNetv1/v2卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。
闲人_Yty·2021-02-04 14:06

神经网络学习小记录55——Keras搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNet、ResNet50）

神经网络学习小记录55——Keras搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNet、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV1
Bubbliiiing·2021-01-26 14:27

睿智的目标检测47——Keras 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4-lite目标检测平台

47——Keras利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4-lite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
Bubbliiiing·2021-01-12 09:02

郑专家从7个维度全面评测轻量级网络——mobilenet/shufflenet/ghostnet

从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成
计算机视觉研究院·2020-12-18 08:00

树莓派上实现paddlelite-demo项目的部署

PaddlePaddle/Paddle-Lite/wikiPaddle-Lite-DemoPaddle-Lite提供IOS、Android和ARMLinux的示例，具体如下：ARMLinux示例:基于MobileNetV1
萌动的心·2020-12-09 19:07

MobileNetV1、V2、V3总结

内容如下：MobileNetV1,V2,V3总结补充MobileNetV1MobileNetv1就是把VGG中的卷积都换成了深度可分离卷积,还有一个不同是采用的是ReLU6，这个激活函数在6的时候有一个边界
Dreamer_Du·2020-09-13 17:31

mobilenet V1&V2讲解以及torch代码

MobilenetV1一句话精髓：MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积！！！深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。
沐雨金鳞·2020-09-13 16:51

mobilenetv1,v2,v3结构解析

https://blog.csdn.net/weixin_39958313/article/details/104578040反转残差与线性瓶颈层改变深度可分离卷积https://blog.csdn.net/weixin_42108090/article/details/103112731
zhe_csdn·2020-09-13 14:42

轻量级CNN网络之MobileNetv2

DepthwiseSeparableConvolutionLinearBottlenecksInvertedResiduals网络结构TensorFlow上的实现小结参考MobileNet网络是Google提出主要应用在移动端的轻量级CNN网络，之前的文章（CNN模型之MobileNet）已经对MobileNetv1
我是小将·2020-09-12 21:45

MobileNet V2 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

LinearBottleneckMobileNetV2网络结构实验结果代码实现1、构建卷积模块2、构建InvertedResidualBlock3、MovblieNetV2网络4、查看MovblieNetV2网络结构介绍MobileNetV2是对MobileNetV1
cofisher·2020-09-11 22:24

MobileNetv1

MobileNetv1：针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。
梅津太郎·2020-09-11 21:19

tensorflow加载预训练模型数据

#1去除某些参数exclude=['MobilenetV1/Logits/Conv2d_1c_1x1/biases','global_step']variables_to_restore=tf.contrib.framework.get_v
CloudCver·2020-08-26 11:03

卷积神经网络学习路线（二十） | Google ICCV 2019 MobileNet V3

前言MobileNetV3是Google继MobileNetV1和MobileNetV2后的新作，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
just_sort·2020-08-25 16:41

pytorch实现并训练MobileNetV3

在MobileNet系列的精度和计算量上都达到了新的state-of-art，以下简单回顾一下三代MobileNet的主要特性：MobileNetV1:MobileNetV1的主要思想是将普通
berrymusic·2020-08-25 16:32

MobileNet网络系列论文及模型V1-V2-V3

文章目录MobileNetV1结构深度可分离卷积DepthwiseSeparableConvolution计算参数量网络结构与训练宽度参数WidthMultiplier：Thinner更小的模型分辨率因子
进击的煎饼果子·2020-08-24 03:13

MobileNet结构简单讲解及其实现

MobileNetv1  本节首先描述MobileNet的核心部分也就是深度可分离卷积。它其实就是将原来的卷积层分成了两部分，分解成深度卷积以及一个1x1的卷积即逐点卷积。
到达起点·2020-08-21 00:55

人脸检测 Retinaface - Backbone部分（MobileNet v1）

人脸检测Retinaface-Backbone部分（MobileNetv1）flyfishMobileNetv1的原理部分MobileNetv1的原始代码classMobileNetv1(nn.Module
flyfish1986·2020-08-20 23:06

卷积神经网络（三） 轻量级网络EffNet pytorch实现

这篇论文是在Mobilenetv1,v2,Shufflev1发表之后提出来的，阅读论文前面的一部分就可以知道，主要也是针对这两篇论文的改进。
行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

特征提取模型的轻量化之路（一）

SqueezeNet](https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf)2、深度可分离卷积2.1、普通卷积2.2、空间可分离卷积2.3、对比总结3、MobileNet3.1、[MobileNetv1
Soul·Top·2020-08-19 05:48

mobilenet v1.ckpt转.tflite格式

slim中的mobilenetv1训练模型生成的checkpoints，无法直接转成tflite格式，原因是tflite的BN层需要自定义操作，无法使用现成的算子。
qq_35516657·2020-08-15 21:19

来自一个编程都不懂的小白深度学习逆袭之路，关于Keras图像分类，轻量级MobileNetv1网络结构，训练预测和测试

来自一个编程都不懂的小白深度学习逆袭之路，关于Keras图像分类，轻量级MobileNetv1网络结构，训练预测和测试当自己的电脑配置不这么好时，想快速实现代码，想试试调每个超参对网络带来怎么样的loss
AZ丶墩·2020-08-11 21:29

第二次作业：卷积神经网络 part 2

1、代码练习MobileNetV1网络classBlock(nn.Module):'''Depthwiseconv+Pointwiseconv'''def__init__(self,in_planes,
fmz626·2020-08-08 21:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

第二部分代码练习MobileNetV1网络：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.optimasop
Life9706·2020-08-08 19:00

卷积神经网络 part2

●MobileNetV1网络：简要阅读谷歌2017年的论文《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications
TracyXu·2020-08-08 18:00

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》阅读笔记

MotivationMobileNetV2是对MobileNetV1的一个改进.MobileNetV2主要提出两方面的改进：LinearBottlenecks：在维度较小的1x1卷积之后不再采用ReLU
小小凤~·2020-08-08 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

【第二部分】代码练习使用MobileNetV1对CIFAR10进行分类可分离卷积的实现：classBlock(nn.Module):'''Depthwiseconv+Pointwiseconv'''
M1kko·2020-08-08 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

【第一部分】问题总结1.为什么每次训练完的结果会有不同，虽然相差不大，但是数据会不稳定2.怎么样知道修改过后的网络会不会有提升【第二部分】论文及代码练习MobileNetV1网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransfo
lsccc·2020-08-08 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

●MobileNetV1网络：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimclas
米高桑·2020-08-08 14:00

代码学习和论文阅读

代码学习和论文阅读学习理解MobileNetV1、MobileNetV2的代码；阅读《HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification
hyzs1220·2020-08-08 10:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

第一部分问题总结MobileNetV2的参数为什么比MobileNetV1要少很多？shortcut连接是干嘛的？
Dingding_lucky·2020-08-08 08:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

【第二部分】代码练习MobileNetV1网络Depthwise和Pointwise见第二次作业：卷积神经网络part1由于模型中有Batch
__justry·2020-08-07 15:00

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》论文阅读

《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》论文阅读一、引言在MobileNetV1（深度可分离卷积）的基础上，延续了它的简单性，不添加任何特殊的操作
陳半仙·2020-08-07 15:00

MobileNetV1 网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimclassBlock(nn.Modul
lixinaa·2020-08-04 16:00

pytorch低版本加载高版本pytorch训练得到的模型，出现‘module’ object has no attribute ‘_rebuild_tensor_v2’错误

情景使用pytorch0.3来加载Mobilenetv1的模型（用更高版本的pytorch训练得到的），出现“AttributeError:‘module’objecthasnoattribute‘_rebuild_tensor_v2
tsq292978891·2020-08-04 01:59

旷视 好玩的Thunder Net ，一个超轻量型的检测网络

网络结果如下：本质将（RPN+FPN）进行了结合提出：1）ShuffleNetV1/V2限制了骨干网络的感受野Mobilenetv1/ShuffleNetV1/V2中采用了3*3的深层可分离卷积，此处用
hi我是大嘴巴·2020-08-01 05:55

MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:15

MobileNetV2-SSDLite代码分析-1 总

Github-pytorch-ssd作者基于pytorch,在SSD/SSD-Lite的基础上实现了MobileNetV1,MobileNetV2,VGG。
祁晏晏·2020-07-22 17:43

论文阅读——MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

先从回顾2017年的MobileNetv1开始。
黄小米吖·2020-07-13 11:02

论文阅读：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Thedifferencebetweenresidualblockandinvertedresidual5、消融实验6、SSDlite1、论文总述这篇论文提出了一种适合移动端部署的分类网络：MobileNetV2，是在MobileNetV1
贾小树·2020-07-13 06:00
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他