mobileNet-v1

紫光展锐T820与百度飞桨完成I级兼容性测试助推端侧AI融合创新

本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证，经过双方联合严格测试，紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各

紫光展锐官方·2023-12-29 02:17

紫光展锐T820与飞桨完成I级兼容性测试助推端侧AI融合创新

本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证，经过双方联合严格测试，紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各

飞桨PaddlePaddle·2023-12-20 14:34

通俗讲解深度学习轻量网络MobileNet-v1/v2/v3

MobileNet-V1原文地址：https://arxiv

奶茶不加冰·2023-10-02 22:39

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V2网络解析

MobileNetV2网络解析1.介绍1.1V1存在的问题1.2解决方法2.模型2.1LinearBottlenecks2.2Invertedresiduals2.3网络结构1.介绍论文地址：论文链接1.1V1存在的问题MobileNet-v1

笃℃·2023-09-10 13:13

mobileNet-v1之pytorch实现

本博文主要是针对mobileNet-v1采用pytorch进行实现，代码也是参考他人的代码，具体实现如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueMay2120:41:582019

奔跑熊·2023-01-31 22:50

MobileNetV2网络结构分析

1.DepthwiseSeparableConvolution结构深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）是MobileNet-V1使用的一种卷积结构。

m0_46811875·2023-01-18 11:43

mobileNet-v1理论分析

1.概述mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式，其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化，该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下，模型得到较大的压缩，从而为在嵌入式端进行实现提供了可能。该模型压缩方式已经在很多分类和目标检测等网络中得到了验证。目前建立小型高效神经网络的方式，主要有两种：(1)压缩预训练模型：获取小型网络的一个办法就是减小，分解或压缩训练网络。如量化

奔跑熊·2022-12-09 13:15

【轻量级网络】MobileNet-v1详解

论文：《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861概述卷积神经网络（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。为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNe

姚路遥遥·2022-10-25 16:26

mobilenet-v1全文翻译

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV11、摘要MobileNets是为移动和嵌入式设备提出的高效模型。MobileNets基于流线型架构(streamlined)，使用深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolutions，即Xcept

alex1801·2022-06-15 07:48

MobileNet-V1 阅读记录

个人学习笔记如有错误，请指正;如有侵权，请联系删除;MobileNet-V1MobileNet提出使用深度可分例卷积，将一个标准卷积分解成一个只对单通道卷积的DepthwiseConvolutional和一个1×11\times11×1的PointwiseConv，可以牺牲少量性能而大大降低计算量。但是深度可分离卷积也存在隐患：Depthwise的kernel只有单通道，维度太小，在Relu激活后

xungeer29·2022-06-15 07:38

轻量的神经网络

（于是顺手和ShuffleNet一并整理到轻量化的神经网络中）MobileNet-V1基本上可以说这个版本是后面几个版本的出发点。

·2022-04-30 20:00

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

MobileNet-V2的来源Mobilenet-V1的出现推动了移动端的神经网络发展。但MobileNetV1主要使用的DepthwiseConv（深度可分离

GiantPandaCV·2021-06-23 01:49

MobileNet-v2详解

:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation》论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04381前文链接：MobileNet-v1

姚路遥遥·2020-12-20 15:47

论文学习-MobileNet-v1

文章目录1、背景2、深度可分离卷积3.1、宽度缩放因子3.2、分辨率缩放因子4.、代码分析1、背景卷积神经网络在计算机视觉任务中已经无处不在，并且总体趋势是向着更深更复杂的网络发展以获得更高的精度，但是这些所造成的是模型尺寸越来越大，速度越来越慢，很难在现实世界中获得实时的运用。作者提出的MobileNet可以构建小尺寸、低延时的模型，可以实现运行在嵌入式的移动视觉任务中。论文方案主要体现在两个方

USTC_SC·2020-09-13 01:20

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、检测中，但是网络结构复杂，参数过多，计算时间过长使其不容易在移动端应用。因此模型压缩、模型加速在未来是一个比较活跃的领域。mobileNets主要将传统的卷积结构改造成两层卷积结构

@浪里小白龙·2020-06-26 15:43

利用深度可分离卷积(depth-wise seperable convolution)和DCGAN生成二次元头像

笔者这次利用Mobilenet-v1中的depth-wiseseperable结构来做GAN的鉴定器，并与DCGAN进行对比。也对一些参数进

一颗橡树·2020-06-21 22:12

深度学习算法面试题

2，Mobilenet-V1中deepwiseconv参数计算推到，论文中有！3，Bottleneck结构知道么？为什么叫瓶颈，有什么道理么？4，深度优先遍历和广度优先遍历的思想和代码实现（数据

2Dposeliu·2019-08-02 14:23

轻量级目标检测框架MobileNet-SSD在Caffe下实现的流程步骤

Caffe下实现MobileNet-SSD流程步骤详解MobileNet-v1介绍MobileNet-SSD下载及文件说明针对VOC0712数据集训练对作者训练好的模型进行测试直接进行模型测试融合批归一化层进行测试利用

jsk_learner·2019-07-12 17:36

MobileNet-v1论文阅读笔记

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications一、简介《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》这篇论文提出了一个用于移动端设备高效的深度网络MobileNet。MobileNet是改

grayondream·2019-07-05 20:28

【Caffe】Caffe版MobileNet实操

github代码：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe有Mobilenet-V1，Mobilenet-V2的prototxt和caffemodel；EvaluateMobileNetv1

Taily老段·2018-12-28 12:32

Mobilenet V2

目录1.创新点2.与Mobilenet-V1以及Resnet主要区别3.设计思想4.Networkstructure5.代码论文:https://arxiv.org/abs/1801.043811.创新点创新点有两个

FLYMAN-C·2018-12-16 16:00

MobileNet-v1和MobileNet-v2

MobileNet-v1:MobileNet主要用于移动端计算模型,是将传统的卷积操作改为两层的卷积操作,在保证准确率的条件下,计算时间减少为原来的1/9,计算参数减少为原来的1/7.MobileNet

程序猿也可以很哲学·2018-07-25 17:35

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