MobileNetV1

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

模型转化lite格式报错Output array not found: MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

问题一描述：~/tensorflow-master$bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco--input_file=/home/tclxa/下载/TensorFlowMnist-master/output/mnist-tf1.0.1.pb--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF--output_format=TFLITE-
JuiYang·2020-07-12 01:55

Tensorflow2.0 Mobilenetv2进行图片分类

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381MobileNetV2是对MobileNetV1
姚先生97·2020-07-11 18:59

【PyTorch】使用pytorch提供的模型训练inception V3（使用预训练模型）

在这期间，在小老弟电脑上跑了MobileNetV1，找不到pytorch版的预训练权重，所以从头开始跑，过拟合非常严重，等之后研究一下是什么原因，猜测是数据集不平衡太严重以及没有预训练。今天直接
ncc1995·2020-07-11 13:26

Tensorflow2.0教程-深度可分离卷积

中首次提到了深度可分离卷积.深度可分离卷积：首先对每个通道上的特征独立执行卷积操作，其次对整体进行1*1卷积操作.可参考博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92134485代码实现：这里以mobilenetv1
放下扳手&拿起键盘·2020-07-10 19:47

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
VincentLee·2020-07-10 03:48

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·2020-07-08 16:00

2019 AI procon | 张祥雨 高效轻量级深度模型的研究和实践 AI开发者大会部分内容

旷视）高效模型设计的基本思路轻量级架构模型裁剪模型搜索低精度量化知识蒸馏高效实现轻量级架构设计思路原则1：有限的计算复杂度实现尽可能高的模型表示能力高效的卷积计算方式深度可分离卷积例如Xception、MobileNetv1
鹿鹿最可爱·2020-07-07 21:58

CNN模型：MobileNet v1

MobileNetv1是谷歌2017提出的轻量级模型，其基本单元是深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution）。
李上花开·2020-07-07 18:18

论文笔记：VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing

的个数各层之间的计算策略由于groupchannel个数的固定，使得模型在硬件端更容易优化设计满足嵌入式端上网络的几种思路：两个方向设计出算力需求少的网络（减少乘加次数，MAdds），如shufflenetv1/v2,mobilenetv1
Richard_Che·2020-07-06 18:05

一文掌握MobileNetV1和MobileNetV2（基于pytorch实现的人像背景虚化）

目录一、概述二、MobileNetV1原理和实现2.1原理2.1.1深度卷积2.1.2逐像素卷积2.2Pytorch实现三、MobileNetV2原理和实现3.1原理3.1.1ReLU6激活函数3.1.2InvertedResidual3.2Pytorch
冰海228·2020-07-05 02:04

Openvino优化（MobileNetV1优化）

使用Openvino优化Tenforflow框架下的MobileNetV1OpenVINO官网：https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit1.硬件支持2.系统支持windows10或者ubuntu16.04本文档讲解windows10下的优化以及部署。3.安装Openvino组件https://docs.openvinotoolkit.org
jn10010537·2020-07-04 20:20

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
专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-07-02 21:06

轻量级神经网络：MobileNetV1到MobileNetV3

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNetV1（2017）：https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=csMobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2（2018
人工智障之深度瞎学·2020-06-29 13:56

PaddleClas-图像分类中的常用移动端系列模型

MobileNet系列在MobileNetV1中，主要是使用了深度可分离卷积去减少计算量，提升精度；在V2中，
Strangers_bye·2020-06-27 04:02

轻量级网络--MobileNet论文解读

MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV1
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？
大写的ZDQ·2020-06-26 23:09

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
@浪里小白龙·2020-06-26 15:43

MobileNets论文笔记

MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV1
runningwei·2020-06-26 06:56

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
是否龙磊磊真的一无所有·2020-06-25 06:23

《MobileNetV1 + MobileNetV2 + MobileNetV3 》论文阅读笔记

目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》第一点：标准卷积和深度可分离卷积的区别。包括参数对比第二点：理解两个超参数：宽度乘子和分辨率乘子第三点：分析模型代码以及模型参数变化二、《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》第
6个小石头·2020-06-22 00:56

基于Caffe框架的MobileNet v2 神经网络应用 (1)

最近实习，被老板安排进行移动端的神经网络开发，打算尝试下MobilenetV2，相比于MobilenetV1，该网络创新点如下：1.借鉴了ResNet中的Shortcut近路连接操作2.在进行分离卷积操作之前引入扩张操作
GeekLee95·2020-06-21 08:31

基于 Tensorflow 实现 Mobilenet V1 并基于 CFAR-10 数据训练

基于Tensorflow实现MobilenetV1并基于CFAR-10数据训练论文:MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications
TuringEmmy·2020-03-23 21:00

Tensorflow MobileNet移植到Android

1CKPT模型转换pb文件使用上一篇博客《MobileNetV1官方预训练模型的使用》中下载的MobileNetV1官方预训练的模型《MobileNet_v1_1.0_192》。虽然打包下载的文件中
huachao1001·2020-02-06 12:59

Mobilenet v3介绍

1.MobileNet变迁MobileNetV1利用了深度可分离卷积降低参数及计算量，提高了计算效率。MobileNetV2则加入了线性bottlenecks逆残差模块构成了高效的基本模块。
AI剑客·2020-01-04 16:27

[阅读笔记]EfficientDet

EfficientDet文章阅读Google的网络结构不错,总是会考虑计算性能的问题,从mobilenetv1到mobilenetv2.这篇文章主要对近来的FPN结构进行了改进,实现了一种效果和性能兼顾的
mlj318·2019-12-06 19:00

精简CNN模型系列之五：MobileNet v2

MobileNetv2相对于MobileNetv1而言没有新的计算单元的改变，有的只是结构的微调。
manofmountain·2019-11-06 16:42

轻量级CNN模型mobilenet v1

mobilenetv1论文解读论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861核心思想就是通过depthwiseconv替代普通conv.有关depthwiseconv可以参考
core!·2019-10-31 11:00

tensorflow实现Alexnet resnetv1 mobilenetv1 mobilenetv2的分类训练

Alexnet、resenetv1、mobilenetv2网络实现，基本的架构(backbone)使用slim的实现，slim是tensorflow的一个库，这个库实现了一些经典的网络架构，如Alexnet，resnet，inception系列等等。在slim库中实现的Alexnet不同的是，没有使用LRN，并且把全连接层替换成卷积层。代码实现多GPU训练读入数据采用多进程的方式损失函数采用交叉熵
zaf赵·2019-09-29 18:40

轻量级网络:mobilnetv1,mobilnetv1,shufflenet v1,shufflenet v2笔记

轻量级网络本文大纲squeezenet:还没写…mobilenetv1:《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications
星落秋风五丈原·2019-09-22 17:59

为什么MobileNet v2比v1深度更深，但是参数量和速度反而减少

MobileNetv1使用的可分离卷积，将Cin和Cout的乘法分离为两个较小因子乘法的和，因此减少了参数量，但其基于VGG16的网络结构，在深层512（包括重复5次的卷积层）以及1024通道的运算
vagrancy_-·2019-09-04 15:36

Google Inception系列（V1~V4）算法简短总结

我把Google出的Inception系列文章粗略读了一遍，当然这中间还读了这个算法的引子NiN，还有就是这中间有一篇叫做Xception的文章，不过这篇文章似乎是讲深度可分离网络的，之前在做实验和读MobilenetV1
教训小磊·2019-08-19 02:14

【轻量级网络】MobileNetV1: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

文章目录1、MobileNetArchitecture1.1、DepthwiseSeparableConvolution1.2、NetworkStructureandTraining2、Experiments2.1、ModelChoices2.2、ModelShrinkingHyperparametersMobileNetV1核心操作是深度可分离卷积1、MobileNetArchitecture1
1273545169·2019-08-16 11:39

DL之MobileNetV2：MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

DL之MobileNetV2：MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录MobileNetV2算法的简介(论文介绍)MobileNetV2算法的架构详解1、MobileNetV1
一个处女座的程序猿·2019-08-03 19:41

轻量级网络--MobileNet论文解读

details/79199306MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV1
2Dposeliu·2019-07-28 15:15

轻量级网络：MobileNet系列V1、V2、V3

MobileNetV1论文：https://arxiv.org/abs/1704.04861?
傅里叶不积分1·2019-07-23 20:34

MobileNets V3神经网络简介与代码实战

1.介绍从MobileNetV3的名字，我们就知道，它是对基于MobileNetV1和MobileNetV2而进行改进的，但它的结构不是单纯通过人工设计的，而是结合了神经架构搜索，更加详细的介绍可以参见
时光碎了天·2019-07-20 10:59

MobileNet-SSD网络解析

网络结构参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型（prototxt文件）|github，绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下（忽略一些参数细节）：图片中从上到下分别是MobileNetv1
Danbinabo_zzz·2019-07-19 19:09

MobileNet-SSD网络解析

网络结构参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型（prototxt文件）|github，绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下（忽略一些参数细节）：图片中从上到下分别是MobileNetv1
Danbinabo_zzz·2019-07-19 19:09

MobileNetV2最详细讲解

MobileNetV1（以下简称：V1）过后，我们就要讨论讨论MobileNetV2（以下简称：V2）了。
大写的ZDQ·2019-07-14 20:42

【MobileNet v1&v2】论文笔记

MobileNetv1核心思想：深度可分离卷积。将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积。原来一个3×3×32×64的卷
地大大刘·2019-07-10 16:15

MobileNets 轻量级网络 从v1到v3

MobileNetv1由谷歌2017年提出，可谓是大放异彩。
Wei Ji·2019-06-26 21:02

MobileNetv2

MobileNetV2从MobileNetv1的结构来看，没有使用现在比较火residual连接，而是采取了最常见的直筒型网路，那么本文就是从激活函数ReLU层面分析了shorcut的必要性。
Tsung-Han·2019-06-07 12:43

mobilenet-ssd

网络结构参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型（prototxt文件）|github，绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下（忽略一些参数细节）：图片中从上到下分别是MobileNetv1
csdnforyou·2019-06-06 11:49

tensorflow学习(二)——finetune预训练网络--以mobileNetV1为例

文章目录一、流程二、mobileNetV1预训练一、流程微调预训练的流程为准备数据定义网络结构，除了网络外，还可以根据需要定义梯度下降算法，准确度计算等。
loliqq·2019-05-14 18:23

适合移动端的轻量级网络

MobileNet【MobileNetv1】https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf【MobileNetv2】https://arxiv.org/pdf/1801.04381
菜鸟瞎编·2019-05-06 02:31

ShuffleNet中add层和concatenate层的区别

最近学习轻量级网络：ShuffleNetV1，看论文过程中对其模型中add和concat层不理解，查看一番资料后，总结如下：主流轻量级CNN网络ShuffleNetV1和ShuffleNetV2；MobileNetV1
落地生根1314·2019-04-17 10:37

MobileNetV2： Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文解读

目录摘要主要贡献相关工作先导内容，预备工作（preliminaries,intuition）模型结构实验结果摘要作者提出了一种基于倒置残差块（姑且这么翻译吧，invertedresidualblock），把mobileNetV1
咆哮的阿杰·2019-01-14 23:38
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