MobileNetv2

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

本节实验将使用TensorFlowServing部署MobileNetV2模型，并通过两种方法访问TensorFlowServing服务进行图像识别。
Jachin111·2024-02-14 13:25

Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制

为了方便演示，我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络，然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。
cofisher·2024-02-09 19:00

Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）
cofisher·2024-02-09 19:00

Keras中内置的预训练模型架构介绍

Keras中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

通俗易懂理解MobileNet网络模型

一、参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习
花花少年·2024-01-29 13:54

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

倒置残差块（InvertedResidualBlock），是MobileNetV2网络中提升效率的关键结构。
风筝超冷·2024-01-26 09:08

对MODNet 主干网络 MobileNetV2的剪枝探索

模型分析2MobileNetV2剪枝2.1剪枝过程2.2剪枝结果2.2.1网络结构2.2.2推理时延2.3实验结论3模型嵌入3.1模型保存与加载法一：保存整个模型法二：仅保存模型的参数小试牛刀小结3.2修改MobileNetV2
Maitre Chen·2024-01-22 06:57

对 MODNet 其他模块的剪枝探索

写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》，没想到被选为了CSDN每天值得看系列，因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在模型压缩领域的探索历程
Maitre Chen·2024-01-22 06:27

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方3.论文亮点4.代码学习二、《MobileNetV2
QxwOnly·2024-01-16 16:59

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

第一步：准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，
天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

MobileViT摘要

结构MV2来自于MobileNetV2第一个淡黄色的Conv是膨胀卷积。全局表征（globalrepresentations）
管不住心的大杜·2024-01-10 14:35

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:40

深度学习大作业-MobileNetV2水果识别模型

FruitRecognitionDeepLearning深度学习大作业，利用CNN和MobileNetV2搭建的水果识别模型。github地址Lab文件夹中有七个深度学习课程相关实验以及文档。
Giperxr·2023-12-26 10:32

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。
Snu77·2023-12-24 09:29

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks（待补，2018提交2019最后修改此前所有都以最后修改时间为准）

文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Preliminaries,discussionandintuition3.1.DepthwiseSeparableConvolutions3.2.LinearBottlenecks（AAA）3.3.Invertedresiduals3.4.Informationflowinterpretation4.ModelAr
怎么全是重名·2023-12-19 18:19

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里
高斯小哥·2023-12-17 07:48

MobileNetV2代码

这个PW其实类似resnet中的1*1卷积变换，只不过这里是先升维，再降维，因为更多的模型参数是在3*3卷积层，ResNeXt使用组卷积减少模型参数，当组数和通道数一样时就是DW卷积，MobilNet为了减少参数主要是在3*3这一层上进行的，但是为了兼顾一下通道信息，所以先升维。PW+DW+PWMobileNetV1参数表：MobileNetV1并没有使用shortcut连接，V2中使用，由于先升
caigou.·2023-12-17 05:51

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-06 08:12

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试

在实际项目开发中选择使用模型的时候往往会倾向于选择更为轻量级的模型来完成计算，但是也并非一味地轻量化，轻量化的同时还需要保证达到所需要的精度要求，本文选取了经常使用到的六款主流的识别模型，包括：efficientnet、mobilenetv2
Together_CZ·2023-12-06 08:42

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-06 08:40

改进的轻量化人脸识别算法

基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2，首先对原有网络结构进行优化，然后以三元损失函数为主，将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数
罗思付之技术屋·2023-12-03 08:30

常用分类网络结构学习笔记

PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet(2017)MobileNetV2
龙海L·2023-12-01 15:31

深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比
郭庆汝·2023-11-05 19:09

深度学习100例 | 第35天-MobileNetV2模型：脑肿瘤识别

本文已加入PythonAI计划，从一个Python小白到一个AI大神，你所需要的所有知识都在这里了。作者：K同学啊数据：公众号（K同学啊）内回复DL+35可以获取数据代码：全部代码已放入文中，也可以去我的GitHub上下载大家好，我是『K同学啊』！今天我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用--脑肿瘤识别，脑肿瘤也称为颅内肿瘤，是颅内占位性病变的主要疾病，在儿童易患的恶性病变中仅次于白血病，位于
K同学啊·2023-10-31 17:02

MobileNetV2详解与多动物分类实战

一.MobileNet详解MobileNetV1传统的CNN内存需求大，运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。通过研究发现，卷积层和全连接层是最费时的两个阶段，batch_size越大耗时越大，因此需要对他进行轻量化。在MobileNet中，使用深度可分离卷积，即DW（deoth-wise）卷积和PW(point-wise)卷积代替传统的卷积，可以有效减少参数数量。DW卷积的每一个卷积
nice-wyh·2023-10-31 03:42

经典卷积模型之MobileNetV2

MobileNetV2模型一、模型框架MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwiseseparableconvolution
爱修仙的道友·2023-10-21 16:10

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于MobileNetV3的肺炎识别|第3例

文章目录前言一、数据集介绍二、前期工作三、数据集读取四、构建CA注意力模块五、构建模型六、开始训练前言Google公司继MobileNetV2之后，在2019年发表了它的改进版本MobileNetV3。
心无旁骛~·2023-10-06 02:38

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EMO

在众多小模型的设计中，值得注意的是MobileNetv2[1]提出了一种基于Depth-wiseConvolution的高效的倒残差模块(InvertedResidualBlock,IRB)，已成标准的高效轻量级模
我悟了-·2023-09-28 19:30

OpenCV之MobileNet-SDD目标检测

和订阅专栏哦目录前言一、MobileNet-SSD简介二、加载网络模型三、预处理四、执行推理五、解析输出前言MobileNet系列是谷歌为适配移动终端提供了一系列模型，包含图像分类：mobileNetv1，mobileNetv2
风间琉璃•·2023-09-12 23:35

关于迁移学习的一点理解

目前Pytorch框架中可以下载多种模型，包括ResNet、ResNeXt、Xception、MobileNetV2等。2、微调与冻结2.1微调：主要用来调整网络模型结构以适应于当前实验的分类。2.2
魔法橘子·2023-09-11 12:15

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V2网络解析

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV2网络解析文章目录【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV2网络解析1.介绍1.1V1存在的问题1.2解决方法2.模型
笃℃·2023-09-10 13:13

【轻量化网络】MobileNet系列

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications,CVPR2017论文：https://arxiv.org/abs/1704.04861代码：解读：【图像分类】2017-MobileNetV1CVPR_說詤榢的博客-CSDN博客MobileNetV2
m0_61899108·2023-09-10 13:43

Milk-V Duo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类

Milk-VDuo开发板实战——基于MobileNetV2的的图像分类本教程介绍使用TPU-MLIR工具链对MobileNet-Caffe模型进行转换，生成MLIR以及MLIR量化成INT8模型，并在Milk-VDuo
算能开发者社区·2023-08-31 07:03

Transformer在医学影像中的应用综述-分类

POCFormer有200万个参数，约为MobileNetv2的一半，因此适合于实时诊断。Vision
小杨小杨1·2023-08-23 05:31

MobileNet、MobileNetV2和MobileNetV3创新点总结

  当谈论MobileNet、MobileNetV2和MobileNetV3时，我们指的是一系列基于深度学习的轻量级神经网络架构，这些架构旨在在保持高度准确性的同时减少模型的计算和参数量。
Make_magic·2023-08-22 02:02

倒残差结构

倒残差结构：  倒残差结构是MobileNetV2中引入的一种设计，用于增强网络的表达能力和特征提取能力，同时保持轻量级的特点。
Make_magic·2023-08-22 02:01

清微智能TX5368A与飞桨完成Ⅱ级兼容性测试，助力全行业智能化升级

经过双方联合严格测试表明，清微智能TX5368A在GhostNet、PP-OCRv3、MobileNetV2
·2023-08-18 10:14

基于python+MobileNetV2算法模型实现一个图像识别分类系统

MobileNetV2是谷歌（Google）团队在2018年提出的一种轻量级卷积神经网络模型，旨在在保持准确性的前提下，极大地减少模型的参数数量和计算复杂度，从而适用于移
　子午·2023-08-13 07:50

MobileNetv1、MobileNetv2、MobileNetv3网络讲解

MobileNetv1、MobileNetv2、MobileNetv3网络讲解_mobilenetv3和mobilenetv2_I松风水月的博客-CSDN博客MobileNetv1、MobileNetv2
a flying bird·2023-08-10 09:18

onnxruntime推理

pytorch模型训练这里以pytorch平台和mobilenetv2网络为例，给出模型的训练过程。
FPGA硅农·2023-07-30 06:11

开源预训练框架 MMPRETRAIN官方文档（模型概要）

Allsupportedalgorithms[Algorithm]MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks(1ckpts)[Algorithm]
qq_41627642·2023-07-29 05:00

第十一章 EfficientNetv1网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-24 10:41

第十章 ShuffleNetv2网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:14

第八章 MobileNetv3网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第七章 MobileNetv2网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第九章 ShuffleNetv1网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:42

改进YOLOv5：MobileNEtv2、v3篇**涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等

FasterNet，G-GhostRegnet的链接  轻量化MobileNEtv2、v3一、yolov5结合MobileNEtv21.核心代码#----------------------------
一休哥※·2023-06-22 05:11

清微智能TX5368A与飞桨完成Ⅱ级兼容性测试，助力全行业智能化升级

经过双方联合严格测试表明，清微智能TX5368A在GhostNet、PP-OCRv3、MobileNetV2
飞桨PaddlePaddle·2023-06-22 04:11
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