mobileNet

Tensorflow实现mobilenet-v3

#-*-coding:utf-8-*-"""ImplementationofMobilenetV3bytf.slim.Architecture:https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf"""importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimdefrelu6(x,name='relu6'):returntf.
玖耿·2020-08-22 01:14

Paper reading: MobileNet: Efficient Convolutional Neural Networks forMobile Vision Applications

首先，在目标检测中常说到两个名词，“backbone”，“head”?如果小伙伴已经在这个领域摸爬滚打一阵，估计说，这也要说嘛，但是每个人都是从不会到会的，也许一句话，就可以解决别人心中很久的疑惑，对吗？LZ在网上找了个解释，还算是讲的比较清楚的。在许多计算机视觉任务中，backbone是作为一个特征提取器进行使用的，也就是我们常见的在ImageNet,或者COCO等数据集上进行预训练好的网络，网
Felaim·2020-08-22 00:07

Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练

你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLPtensorflow实现：Inception，ResNet，VGG，MobileNet
MachineLP·2020-08-21 10:19

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

自动网络搜索多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone，如ResNet,MobileNet，稍作改进构建而成来完成不同任务。
华为云开发者社区·2020-08-21 02:55

实践案例丨基于ModelArts AI市场算法MobileNet_v2实现花卉分类

概述MobileNetsV2是基于一个流线型的架构，它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网，此模型基于MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks中提出的模型结构实现。可以用图像分类任务，比如猫狗分类、花卉分类等等。用户提供一系列带有标注的数据集，该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型，在用户数据集上做迁移学习。训练后生
华为云开发者社区·2020-08-21 02:20

pytorch-----RetinaFace(代码网络理解)

（1）骨干网：mobilenet0.25输入图片[640，640，3]batchsize=32有三层输出：对应图片的c3,c4,c5;out1[32,64,80,80]out2[32,128,40,40
王小凡wxf·2020-08-21 02:29

pytorch----retinaface(data文件)

config.py:#config.pycfg_mnet={'name':'mobilenet0.25','min_sizes':[[16,32],[64,128],[256,512]],'steps'
王小凡wxf·2020-08-21 02:28

MobileNet结构简单讲解及其实现

  已经使用tensorflow2实现了MobileNet系列的网络结构，在此做个记录。MobileNetv1  本节首先描述MobileNet的核心部分也就是深度可分离卷积。
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):def__init__(self):super(MobileNetv1,self).__init__()self.model=nn.Sequential(conv_bn(3,32,2),co
flyfish1986·2020-08-20 23:06

知识蒸馏for语义分割

YuZHang2019cvpr中的一篇文章，是我见到的第一个在分割上使用知识蒸馏的，可见实时的分割已经是现在研究的热门了，作者做的事情就是：用PSPNet或OCNet等作为老师网络，来指导学生网络，如最近看的ESPNet，MobileNet
Cynicsss·2020-08-20 21:32

知识蒸馏for语义分割

YuZHang2019cvpr中的一篇文章，是我见到的第一个在分割上使用知识蒸馏的，可见实时的分割已经是现在研究的热门了，作者做的事情就是：用PSPNet或OCNet等作为老师网络，来指导学生网络，如最近看的ESPNet，MobileNet
Cynicsss·2020-08-20 21:32

ESPNet

此网络可以达到每秒112帧，比目前有效的轻型网络如MobileNet，ShuffleNet，ENet等等都要快，还好
Cynicsss·2020-08-20 21:29

ESPNet

此网络可以达到每秒112帧，比目前有效的轻型网络如MobileNet，ShuffleNet，ENet等等都要快，还好
Cynicsss·2020-08-20 21:29

Retinaface代码解读(基于pytorch)

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdfpytorch实现：RetinafaceBackbone作者使用两种骨干网络，分别是resnet50和mobilenet0.25
CabbageWust·2020-08-20 21:55

轻量级网络之mobilenet_v1

1、动机MobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型，使用深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolutions,即Xception变体结构)来构建轻量级深度神经网络。
DL-Practise·2020-08-20 17:24

Convert MobileNet from Keras to CoreML 出现的问题ValueError: Unknown activation function:relu6

我的Keras训练好的模型文件想转换成CoreML的模型文件，然后转换出现了各种问题，花了我两天的时间全力去解决，包括去修改库文件代码，包括版本问题等等，最后还是这个转换的脚本为问题，其实仔细起来几行代码就能搞定，我错误的脚本：Thisgivesanerror:ValueError:Unknownactivationfunction:relu6还出现过各种为了解决上述问题，我直接上转换代码，希望大
Destination-amid·2020-08-20 06:03

Keras读取保存的模型时, 产生错误[ValueError: Unknown activation function:relu6]

fromkeras.utils.generic_utilsimportCustomObjectScopewithCustomObjectScope({'relu6':keras.applications.mobilenet.relu6
awgptb8308·2020-08-20 05:28

MutualNet: Adaptive ConvNet via Mutual Learning from Network Width and Resolution论文学习

相对于目前SOTA的自适应网络US-Net，本文方法在ImageNet上取得了更高的top-1准确率，要比最优的复合尺度的MobileNet和EfficientNet高
calvinpaean·2020-08-19 06:30

特征提取模型的轻量化之路（一）

计算公式：二、轻量级网络1、[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
Soul·Top·2020-08-19 05:48

Tensorflow object detection API 搭建自己的目标识别模型

在上一期中我们搭建了目标识别的环境并且测试了自带的案例本期我们将使用自己的图片进行相应的目标识别本次我们使用Demo里面的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17进行识别，ssd_mobilenet_v1
下课别走·2020-08-19 03:13

Retinaface代码记录（四）(网络结构)

这里采用的骨干网络是Resnet50或MobileNet
imyangshao·2020-08-19 03:56

Tensorflow训练和预测中的BN层的坑

在slim中的自带模型中inception,resnet,mobilenet等都自带BN层，这个坑在《实战Google深度学习框架》第二版这本书P166里只是提了一句，没有做出解答。
dicha2916·2020-08-19 01:06

深度学习数据标注工具

MRLabeler:如果只在windows下用的话首推我的工具，上手快，有校验脚本，可大大减轻工作量https://github.com/eric612/AutoLabelImg半自动标注工具，基于labelimg和MobileNet-SSD
xymyeah·2020-08-18 18:33

深度学习的数据格式转换（mobilenet+ssd,centernet）

深度学习的数据格式转换（mobilenet+ssd,centernet）初步生成VOC2012数据集1、数据标注1.1有目标的图片标注应用labelImg对图片进行标注，下载链接：https://github.com
赵白石·2020-08-18 16:06

Caffe-SSD-MobileNetV1

weiliu89/caffe利用以下命令：下载caffe-ssd（自行改名）gitclonehttps://github.com/chuanqi305/ssd.gitcdcaffegitcheckoutssd由于MobileNet
三分明月落·2020-08-18 16:49

Caffe-MobileNet-SSD

solve_train.prototxt中的训练超参数含义：训练的网络文件train_net:"example/MobileNetSSD_train.prototxt"测试的网络文件test_net:"example/MobileNetSSD_test.prototxt"要与testlayer中的batch_size结合起来理解。数据中测试样本总数为67300，一次性执行全部数据效率很低，因此我们
三分明月落·2020-08-18 16:49

必看总结！深度学习时代您应该阅读的10篇文章了解图像分类！

年：LeNet2012年：AlexNet2014年：VGG2014年：GoogLeNet2015年：BatchNormalization2015年：ResNet2016年：Xception2017年：MobileNet2017
SophiaCV·2020-08-18 13:03

MobileNet(翻译)

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文链接文章目录摘要1.介绍2.先前工作3.MobileNet
安静到无声·2020-08-17 23:19

MobileNet 原理

一、参数数量和理论计算量1、定义参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常为M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍理论计算量（FLOPs）：是floatingpointoperations的缩写（注意s小写），可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度，大模型的单位通常为G，小模型单位通常为M通常只考虑乘加操作(Multi-Adds)的数量，而且只考虑CONV
weixin_39873397·2020-08-17 16:47

从树莓派摄像头获取一帧直接送到inception做推理

中间走了不少弯路，浪费了很多时间，但同时也增进了对python，tensorflow，opencv，PIL，picamera还有inception，ssd-mobilenet的了解，这里记录一下进阶的过程
shengchun75·2020-08-17 14:49

MobileNet学习记录-概念篇

MobileNet1.网络简介MobileNet模型是Google公司近年来提出的一种轻量级深度神经网络，主要用于移动和嵌入式平台开发使用。
resumebb·2020-08-17 14:05

深度学习目标检测 RCNN F-RCNN SPP yolo-v1 v2 v3 残差网络ResNet MobileNet SqueezeNet ShuffleNet

深度学习目标检测——结构变化顺序是RCNN->SPP->FastRCNN->FasterRCNN->YOLO->SSD->YOLO2->MaskRCNN->YOLO3。博文末尾支持二维码赞赏哦_1.RCNN区域卷积神经网络RCNN网络思想：1.首先使用基于图论和层次聚类的候选框提取算法（SS）,在原图像上提取一些可能的候选框；2.对得到的候选框直接使用resize变形算法之间变形到固定的尺寸；3.
EwenWanW·2020-08-17 07:35

目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤

写的比较好，我就保存一下：http://blog.csdn.net/Jesse_Mx/article/details/78680055mobilenet也算是提出有一段时间了，网上也不乏各种实现版本，其中
BigCowPeking·2020-08-16 22:20

2018-04-Towards High Performance Video Object Detection for Mobiles-论文阅读笔记

整个网络端到端训练，在VID达到60.2的mAP，跑到25帧的速度（HuaWeiMate8）引言：虽然一些工作针对轻量型的网络，比如SqueezeNet，MobileNet和Shu
华山汉灵·2020-08-16 18:13

基于openvino的推理性能优化的学习与分析 (一) 官方参考源码benchmark_app的编译运行

很久以前就看了这么一篇文章"使用英特尔®GPU的性能调优达到153帧MobileNet-SSD目标检测"，作者是在IntelCPU的集成显卡上实现的。
sandmangu·2020-08-16 08:22

Openvino笔记

pythonmo_tf.py--input_modelD:\AI\ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29\ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29\ssd_mobilenet_v2
树莓派派酒·2020-08-16 04:35

C++ 实现 mobileNet分类器

在https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe中有两个模型：1。mobilenet.caffemodel2。
juebai123·2020-08-15 23:30

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。解决方法有两个：1.使用量化模型训练，即在使用slim训练的时候参数--quantize=True，量化模型会把BN层转化为折叠BN层，具体可以查看源码。2.我使用的是第二种方法，将训练模型转化为预测模型，然后再转为tflite，其中的
qq_35516657·2020-08-15 21:19

opencv视频流目标检测

1.采用opencv深度学习模块调用mobilenet_ssd模型进行目标检测，模型可以直接移植到移动端使用，毕竟模型不是很重，直接放线下测试代码：以供参考importnumpyasnpimportcv2deploy_prototxt
新鸟2018·2020-08-14 14:55

Caffe学习（五）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet训练自己的数据集

Caffe学习（五）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet训练自己的数据集准备阶段1、caffe-mobilenet-windows2、数据集3、pythoncaffe-yolo
mqyw29995·2020-08-14 13:46

Caffe学习（四）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet（以测可用+测试）

Caffe学习（四）win10下配置vs2013版本的yolo+mobileNet准备阶段1、下载工程2、VisualStudio2013or20153、CMake3.4orhigher(VisualStudioandNinjageneratorsaresupported
mqyw29995·2020-08-14 13:15

caffe-MobileNet-ssd训练及测试并训练自己的NWPU -VHR-10数据集

我的caffe-ssd已经配置好，这里也不再去讲。我的caffe-ssd的路径为/home/zhai/experiment/caffe-ssd-master/caffe首先说下环境：ubuntu16.04，cuda9，cudnn7.5，python2.7.12，opencv3.4参考：https://blog.csdn.net/qq_30011277/article/details/8755774
zxmyoung·2020-08-14 00:07

系列文章：如何利用PaddleDetection做一个完整的项目（一）

支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。
富土康一号质检员·2020-08-13 23:07

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，acc改变可以采用MobileNet
AZ丶墩·2020-08-11 21:29

YOLOv4-pytorch（attentive YOLOv4）（Mobilenet-YOLOv4） 训练PASCAL VOC、COCO和自己的数据集

更新（Mobilenet-YOLOv4）目前更新了mobilenet-yolov4的代码，MAP值和FPS相比于mobilenet-yolov3有较大提高。
m0_47187172·2020-08-11 12:44

神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解

神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解学习前言什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码学习前言据说ShuffleNetV2比Mobilenet
Bubbliiiing·2020-08-11 05:25

谷歌开源移动端视觉识别模型：MobileNet

项目地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1.md近日谷歌发布了MobileNet网络架构，它是一系列在
zchang81·2020-08-11 05:52

[经典CNN网络]：LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet

1.CNN模型发展1998LeNet：最早用于数字识别的CNN2012AlexNet：ILSVRC竞赛2012年第一名2013ZFNet：ILSVRC竞赛2013年第一名2014GoogleNet：ILSVRC竞赛2014年第一名VGG：ILSVRC竞赛2014年第二名2015ResNet：ILSVRC竞赛2015年第一名2016GBD-Net：ILSVRC竞赛2016年第一名ResNeXt，De
GitKid·2020-08-11 04:21

MnasNet：迈向移动端机器学习模型设计的自动化之路

虽然科研人员已经为设计和改进移动端模型做出了巨大努力，先后推出MobileNet和MobileNetV2等模型，但人工创建高效率模型依旧面临挑战，因为有太多可能性需要考虑
谷歌开发者_·2020-08-11 03:33

目标检测算法

details/83212385目标检测算法对比：很难衡量一个检测算法的好坏，因为除了算法本身的思路之外，还有许多因素影响它的速度和精度，比如：特征提取网络(VGG,ResNet,Inception,MobileNet
哗啦呼啦嘿·2020-08-10 23:26
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