mobileNet

Windows下训练PyTorch版YOLOv5并用部署 | 开发者实战

而在分类任务中比较经典的网络结构有VGGNet，ResNet，以及后面出现的MobileNet与ShuffleNet等，而在本文中主要使用到的是ResNe
英特尔边缘计算社区·2022-11-30 17:52

ResNet、MobileNet预训练权重

ResNet全部预训练文件下载方式ResNet50.pth链接：https://pan.baidu.com/s/1Q2ueq3UBruCl4RL2TIYUfg提取码：0517MobileNetV3.pth链接：https://pan.baidu.com/s/1y9c0sTUHIiN_FSWwpHJ16A提取码：0517
李卓璐·2022-11-30 10:08

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

Bilibili视频-知识蒸馏笔记视频链接：【精读AI论文】知识蒸馏轻量化神经网络压缩已训练好的模型：知识蒸馏，权重量化，剪枝（权重剪枝、通道剪枝），注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,MobileNet
刘皮狠·2022-11-30 01:30

MobileViTv1、MobileViTv2、MobileViTv3网络详解

苹果结合MobileNet以及自注意力发布了MobileViT系列论文。mobileViTv1卷积中间加上transformer，既有全局信息，又有局部信息。
Dream Algorithm·2022-11-29 08:55

mobileNet

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。
正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-27 08:31

《Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment 》3DDFA-V2论文研读和工程实现

defaultoutputisdimensionwithlength62=12(pose)+40(shape)+10(expression)工程公布了mb05_120x120,mb05_120x120,resnet_120x120三个模型（mobilenet0.5
咆哮的大叔·2022-11-27 04:00

浅谈mobilenet网络在工业数据分类中的应用

来源：投稿作者：某一个名字编辑：学姐导语Mobilenet作为轻量化模型的代表，目前大量用于分类与语义分割中的特征提取，由于其很小的参数量，工业部署时在计算效率方面有着较大的优势。
深度之眼·2022-11-26 16:04

详解和对比ResNet和DenseNet和MobileNet

经典的Backbone，如ResNet50、DenseNet121、MobileNetV2，三类框架，参考KerasApplications：ResNet50DenseNet121MobileNetV2时间CVPR2015CVPR2017CVPR2018模型98M33M14MTop1(ImageNet)0.7490.7500.713参数25,636,712(约2500w)8,062,504(约80
SpikeKing·2022-11-26 14:08

玩转CIFAR10—Pytorch复现LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,MobileNet,ResNet,DenseNet,Vision Transformer等模型（持续更新）

DPNIntroduction本文使用pytorch框架，复现了LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNeXt,RegNet,DenseNet,EfficientNet,MobileNet
背着代码的蜗牛·2022-11-26 10:25

PyTorch 实现MobileNet_v2在CIFAR10上图像分类

目录一、前言二、网络结构三、参数量四、代码（一）model（二）train（三）Test五、训练结果六、完整代码一、前言MobileNet_v2是在MobileNet_v1基础上改进的。
进阶のmky·2022-11-26 01:50

目标检测pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

我的任务：目标检测，主干网络采用各类经典轻量化网络如mobilenet、shufflenet、ghostnet，neck部分采用修改后的yoloxneck，在训练前面几个epoch时会突然报如下错误：#
风语者和波波娃·2022-11-26 01:42

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络可以有以下四种方式实现：1.压缩已经训练好的模型:知识蒸馏，权值量化，剪枝，注意力迁移2.直接训练轻量化网络：SqueezeNet，MobileNet等3.加速卷积运算：低秩分解4.硬件部署：
Ap21ril·2022-11-25 17:52

MobileNet、DeepLab学习笔记

MobileNet是模型、是方法，可以用于分类、改变SSD结构进行探测、RCNN、DeepLab等参考很好轻量级神经网络“巡礼”（二）——MobileNet，从V1到V3-知乎MobileNetV1就是把
路人甲ing..·2022-11-25 17:40

基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）

Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类j讲解（有界面）讲解：(39条消息)基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）_天道酬勤者的博客-CSDN博客基于Tensorflow2.x的MobileNet
天道酬勤者·2022-11-25 16:45

基于Tensorflow2.x的MobileNet的病虫害分类（有界面）

Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类j讲解（有界面）讲解：(39条消息)基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）_天道酬勤者的博客-CSDN博客基于Tensorflow2.x的MobileNet
天道酬勤者·2022-11-25 16:45

tensorflow2 MobileNet

简介深度学习的发展伴随着模型参数的暴涨，导致对运行模型的设备有很大的限制，普通的卷积神经网络模型难以运用到移动或嵌入式设备中，主要是这些设备的内存有限，其次这些设备的算力不能满足足够的响应速度，即实时性差，因此开发出一种能够在这些设备上运行的轻量级CNN模型至关重要，目前对此类的研究主要有两种实现方式：压缩训练好的复杂模型直接设计小模型2017年,基于上述第二点，谷歌提出在移动设备上运行的轻量级C
啥都会点的大秀·2022-11-25 09:14

行人属性识别二：添加新网络训练和自定义数据集训练

序言上一篇记录了训练过程，但是项目中提供的模型网络都是偏大的，如果想要在边缘设备上部署，还是比较吃力的，所以本文记录如何加入新的网络模型进行训练，以repvgg为例，加入mobilenet、shufflenet
三叔家的猫·2022-11-25 09:41

基于TensorFlow Object Detection API使用ssd_mobilenet_v1训练自己的数据集并转换为tflite模型（亲测可用）

1.环境OS:Ubuntu16.04x64Anaconda:4.6.12Python:3.6.8TensorFlow（GPU版）:1.13.1OpenCV:3.4.12.基础环境配置Anaconda下载地址:Anaconda-4.6.12-Linux本文中安装位置为/usr/local/anaconda3修改默认的python版本为3.6condainstallpython=3.6安装OpenCV
zjj7725·2022-11-25 08:51

MXNet-图像分类（gluon版本）【附源码】

图像分类模型构建1.LeNet的实现（1994年）2.AlexNet的实现（2012年）3.VGG的实现（2014年）4.GoogleNet的实现（2014年）5.ResNet的实现（2015年）6.MobileNet_V1
爱学习的广东仔·2022-11-25 05:54

使用YOLOv3训练BDD100K数据集之标签格式转换

xml标签格式转换为darknet的txt标签格式3生成train.txt和val.txt1将BDD100K数据集的json标签格式转换为VOC的xml标签格式此部分参考并整理了自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD
baobei0112·2022-11-25 01:27

图像分类的训练基本过程——以MobileNet_v3为例

经验总结自b站up主——7.2.2使用Pytorch搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练_哔哩哔哩_bilibili1.判断使用gpu还是cpu进行处理device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")2.定义数据预处理的方法data_transform={"train":transforms.Compose(
努力卷·2022-11-24 23:35

paddledetection在window使用cpu快速上手 & 在cpu端训练自己的VOC类型数据集

使用cpu快速上手配置文件配置文件在configs文件夹下，包含了基本上所有常见模型的配置文件以yolov3_mobilenet_v1_roadsign.yml为例_BASE_:['..
weixin_50862344·2022-11-24 22:16

轻量化网络——ghostnet代码讲解

因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。
apodxxx·2022-11-24 20:14

MobileNet V1论文记录及pytorch代码

2017年CVPR论文在此之前深度学习领域一直在不计成本的进行精度提升，到了2017年识别精度已经很高了，这方面的提升已经很难了，所以大家开始寻找其他方向，轻量化网络就是其中一个比较热门的方向轻量化网络的优势以及应用领域可以参考另一篇博客：MobileNetV1算法介绍记录_charles_zhang_的博客-CSDN博客论文正文MobileNets:EfficientConvolutionalN
麻花地·2022-11-24 15:31

人脸检测之Retinaface算法：论文阅读及源码解析

文章目录前言一、Retinaface论文1.1论文信息1.2论文摘要翻译二、论文实现源码解析2.1网络框架结构2.2主干网络(Backbone)1)普通卷积2)深度可分离卷积3)mobilenet0.25
mcyJacky·2022-11-24 15:44

Intel Movidius神经元计算棒加速-Object Detection API训练MobileNet-SSD模型全流程记录

这篇文章记录在台式机ubuntu18.04下搭建ObjectDetectionAPI框架，以及IntelMovidius神经元计算棒2代环境，并使用自己的训练集对MobileNet-SSD网络进行训练调参与测试
码代码的乔木·2022-11-24 14:22

使用SSD mobilenet训练自己的数据集

1、首先配置好环境，我是用的的torch1.7.1，和torchvision0.8.2版本，可以直接根据作者给出的requirements.txt文件进行其他安装包的配置2、下载代码lufficc-SSDPS:我是根据某乎上面一个博主进行代码调试的，这里给出链接SSD训练自己数据3、先放置数据集，按照这种方式放置的话，代码里面其他位置都不需要改变了看另外一个博主说的其实VOC2012里面的内容就是
只只只只只·2022-11-24 08:14

【Jetson目标检测SSD-MobileNet应用实例】（三）训练自己的检测模型和推理测试

使用TensorFlow-Object-Detection-API训练SSD-MobileNet模型和推理测试相关配置文件准备配置训练参数开始训练训练可视化导出训练模型适配opencv的dnn模块推理检测开始训练前的最后一步是创建一个标注映射并编辑训练配置文件
絮沫·2022-11-23 23:19

SSD算法

算法原理简介SSD优化算法SSD算法简介刘伟2016ECCV提出来的作用于不同尺度上面的目标检测算法直接回归作用于目标位置与类别One-stage简介SSD算法原理简介主干网VGG、Rest-Net、MobileNet
你的笑很夕阳·2022-11-23 21:09

（９）训练时报错KeyError: ‘conv1.1.0.weight‘

将B_mobilenet_yolov4_lite的PANet改为原来的3x3卷积，命名为L_mobilenet-yolov4_VOC，即将B_yolov4的主干网络换为mobilenet，训练时报错：Traceback
weixin_40227656·2022-11-23 14:00

深度学习-torch-卷积神经网络

经典的卷积神经网络有1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.GoogleNet5.ResNet6.MobileNet二、卷积神经网络的基本组成部分卷积层：用于特征提取池化层：降维、防止过拟合全连接层
从梦到西洲·2022-11-23 12:54

深度学习网络结构笔记----Depthwise卷积与Pointwise卷积--深度可分卷积-- GoogleNet，Xception，MobileNetv1--v3

参数对比5，DepthwiseSeparableConvolution（深度可分卷积）5.1GoogleNet5.2Xception5.2.1Xception的演变过程5.2.2Xception架构5.3MobileNet
YOULANSHENGMENG·2022-11-23 12:41

【OpenVINO+paddle】覆盖300多种飞桨算法-PPHub+PP2ONNX+IR部署三步走

在这篇博客中我将演示从以mobilenet_v3_large_imagenet_ssld这个例子来演示
翼达口香糖·2022-11-23 09:04

ghostnet

CVPR2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源-知乎来自华为诺亚方舟实验室的一篇工作近日被CVPR2020接受，提出了一种新型的端侧神经网络架构，GhostNet。
Kun Li·2022-11-23 09:16

【CNN】MobileNet——卷积神经网络中轻量级的经典

前言MobileNet系列是AndrewG.Howard（GoogleInc.）等人于2017年（其实是2016年先于Xception已经提出，但是直到2017年才挂到arXiv上）在MobileNets
lingchen1906·2022-11-23 03:05

Yolo-FastestV2:更快，更轻，移动端可达300FPS，参数量仅250k

先说说Yolo-Fastest的初衷吧，其实早期轻量的目标检测大家多是用的Mobilenet-SSD，其实在实际测试中
cat-duoduo·2022-11-23 01:13

论文阅读|Lite-HRNet

我们首先将ShuffleNet中的高效shuffle块简单地应用于HRNet（高分辨率网络），从而产生比MobileNet、ShuffleNet和SmallHRNet等流行的轻量级网络更强的性能。
xiaoweiyuya·2022-11-22 22:12

轻量化网络系列 | 解读MobileNet V1-V3

MobileNetV1论文原文：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNetV2论文原文：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2论文原文：SearchingforMobileNetV3目录1.Mo
麻瓜1号·2022-11-22 16:47

轻量级网络(一)：MobileNet V1，V2, V3系列

轻量级网络(一)：MobileNetV1，V2,V3系列文章目录轻量级网络(一)：MobileNetV1，V2,V3系列MobileNetV1卷积计算量标准卷积深度可分卷积模型瘦身宽度倍增器分辨率倍增器MobileNetV2Bottleneckresidualblock模型架构MobileNetV3MobileNetV1,V2,V3对比参考在实际应用中，不仅要关注模型的精度，还需要关注模型的速度。
陶将·2022-11-22 16:45

【CNN优化加速】02轻量化模型：MobileNet v1-v3、ShuffleNet v1-v2、EfficientNet v1-v2简介

常见轻量化网络亮点对比MobileNet网络Mobil
TianleiShi·2022-11-22 16:14

深度学习网络 inception v1-v4 解析（0） | 轻量级网络 mobilenet v1-v2

Inceptionv1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（NetworkinNetwork）中引入了1*1conv，结构如下图所示，代表作GoogleNet假设previouslayer的大小为28*28*192，则，a的weights大小，1*1*192*64+3*3*192*128+
努力努力再努力tq·2022-11-22 16:11

专注嵌入式设备：轻量化神经网络mobilenet全系列

因此，谷歌团队在2017年提出了专注于移动端或嵌入式设备中的轻量级神经网络-MobileNet，到如今已发展了三个版本。1、MobileNet_V1MobileNet的基本单元是深
深蓝学院·2022-11-22 16:37

轻量化神经网络mobilenet全系列解读

因此，谷歌团队在2017年提出了专注于移动端或嵌入式设备中的轻量级神经网络-MobileNet，到如今已发展了三个版本。1.1MobileNet_V1MobileNet的基本单
深蓝学院·2022-11-22 16:37

轻量化网络Mobilenetv1-v3，Resnext，shufflenetv1-v2，Inceptionv1-v4演变过程总结

目录一、mobilenet系列1、mobilenet-v12、mobilenet-v23、mobilenet-v3二、Resnext三、shufflenet系列1、shufflenet-v12、shufflenet-v2
大鱼_0926·2022-11-22 16:34

【深度学习经典网络架构—７】：MobileNet系列（V1、V2、V3）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、创新点三、传统卷积与深度可分离卷积四、MobileNetV1五、MobileNetV25.1创新点5.2LinearBottlenecks5.3InvertedResidualStructure5.4Mobil
米开朗琪罗~·2022-11-22 16:03

MobileNet v1 v2 v3论文学习总结

MobileNetv1MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。
xx忘记思考了·2022-11-22 16:53

轻量化神经网络总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet v1、MobileNet v2、ShuffleNet v1、ShuffleNet v2

2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet在ImageNet上实现了与Alexnet相似的效果，参数只有其1/50核心点：1x1卷积核代替3x3卷积核SqueezeLayer限制channel数量借鉴Inception思想，将1x1和3x3卷积后结果进行concat减少Pooling层，并将Pooling操作延后，保留更多地信息GlobalAvgPooling替代全连接层2016.10g
Anut_hey·2022-11-22 16:51

轻量化网络 Mobilenet V1/V2/V3 学习记录

MobilenetV34.1SEattention4.2Switch激活函数5.MobilenetV3代码2016年直至现在，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet
惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:21

Tensorflow2.0数据和部署（一）——基于浏览器的模型与TensorFlow.js

设计更复杂的神经网络二、图像分类1.编写一个CNN网络2.可视化工具tfvis加载tfjs-vis在回调函数中设置tfvis3.数据集类tf.tidy()三、模型转换为Json格式1.Toxicity语言模型2.MobileNet
李明朔·2022-11-22 13:00

经典的卷积神经网络（VGG、ResNet、InceptionNet、MobileNet）

1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础上，通过对图
Vic·Tory·2022-11-22 11:41
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他