mobileNet

MobileNet——一种模型轻量化方法

本文主要介绍其中的一种——MobileNet[1]（顾名思义，是能够在移动端使用的网络模型）。深度可分离卷积M
ZXL的博客·2020-06-21 19:00

自动机器学习新进展！性能超过人类调参师6个点，AutoGluon 低调开源

比如让MobileNet1.0backbone的YOLO3超过ResNet-50backbone的faster-rcnn六个点？AutoGluon的问世说明，人类炼丹师可能越来越不重要了。
Datawhale·2020-06-21 19:23

机器学习5(轻量TensorFlow)教程：MachineLearning5 简介

1.2.功能图像分类器（视频图像分类）MobileNet是一种机器
小喵编程教育·2020-06-21 12:18

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，增加模型的容量，然后再进行压缩3.在每一层bottleneck压缩最后，去掉了非线性ReLu层下面分别给出MobilenetV1和MobilenetV2的bottleneck结构
GeekLee95·2020-06-21 08:31

DL之MobileNet：MobileNet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MobileNet：MobileNet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MobileNet算法的简介(论文介绍)1、研究背景2、传统的模型轻量化常用的方法3、MobileNet
一个处女座的程序猿·2020-06-21 06:28

Tensorflow object detection API 训练自己数据时报错 Windows fatal exception: access violation

TensorflowobjectdetectionAPI跑demo图片和改为摄像头进行物体识别均正常，训练自己的数据训练自己数据时报错Windowsfatalexception:accessviolation用的ssd_mobilenet_v1
ReversalC·2020-06-20 23:19

深度学习常用框架和基础模型

其中格式如果乱码或者不通顺，请评论区告知我目录一、深度学习框架1、解释2、常用的框架二、常用的深度神经网络基础模型（视觉）1、AlexNet模型2、VGG模型3、GoogLeNet模型4、ResNet模型5、MobileNet
Lininggggggg·2020-06-20 22:30

Backbone - MobileNet 系列论文

文章目录0.前言1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV30.前言论文包括：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications提出使用DepthSeperableConvolution替代普通卷积操作。MobileNetV2:InvertedResidualsand
清欢守护者·2020-06-18 18:49

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·2020-06-10 10:00

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·2020-06-08 10:00

keras .h5转移动端的.tflite文件实现方式

以前tensorflow有bug在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下将keras下的mobilenet_v2转成了tflitefromkeras.backendimportclear_sessionimportnumpyasnpimporttensorflowastfclear_session
·2020-05-25 13:38

Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

importkerasimportnumpyasnpfromkeras.applicationsimportvgg16,inception_v3,resnet50,mobilenet#LoadtheVGGmodelvgg_model
·2020-05-23 18:31

讲解GoogleNet的Inception从v1到v4的演变

目的类似Google提出的MobileNet，都是为了硬件、移动端设计的轻小网络，但是效果想摆MobileNet更好。
忽逢桃林·2020-05-20 19:00

Pelee：移动端实时检测Backbone

简介在ImageNet数据集上，PeleeNet只有MobileNet模型的66%,并且比MobileNet精度更高。
pprp·2020-05-17 09:00

语义分割 | 轻量级实时分割经典BiSeNet及其进化BiSeNet V2

目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用
AI算法修炼营·2020-05-15 23:54

MobileNet(v1、v2)——CNN经典网络模型详解（pytorch实现）

而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。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。
越前浩波·2020-05-06 23:45

预训练模型迁移学习（Transfer Learning）

这样，你就可以利用以前的学习成果(例如VGG、Inception、MobileNet)，避免从零开始。我们把它看作是站在巨人的肩膀上。在计算机视觉领域中，迁移学习通常是通过使用预训练模型来表示的。
跟着大数据和AI去旅行·2020-04-22 17:31

ECCV2018|ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们在速度和准确度之间做了很好地平衡。今天我们要讲的是Shu
有事没事扯扯淡·2020-04-14 07:17

Intel Neural Compute Stick(NCS)神经计算棒开发——安装&&环境搭建

RCNN，FastRCNN,FasterRCNN,Yolo,Yolo-v2,Yolo-v3,MobileNet-SSD等目标检测算法也百花齐放。
侠之大者_7d3f·2020-04-14 07:15

【pytorch】改造mobilenet_v2进行multi-class classification(多标签分类)

1、什么是多标签分类？在图像分类领域，对象可能会存在多个属性的情况。例如，这些属性可以是类别，颜色，大小等。与通常的图像分类相反，此任务的输出将包含2个或更多属性。本文考虑的是多输出问题，即预先知道属性数量，这是一种特殊情况的多标签分类问题。2、本文使用的数据集？在Kaggle网站上提供的“FashionProductImages”数据集的低分辨率子集中进行练习。在本文中，我们将使用Fashion
西西嘛呦·2020-04-08 22:00

论文笔记：Do We Really Need Multiplications in Deep Learning？

引言如今的卷积神经网络(CNN)的卷积操作中包含了大量的乘法，虽然已经有很多轻量级的网络(如MobileNet)提出来，但是乘法的开销依旧是难以忽视的，要在轻量级设备本地进行深度学习应用，需要使得计算速度进一步加快
MatthewY·2020-04-06 19:02

论文阅读：Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?

引言如今的卷积神经网络(CNN)的卷积操作中包含了大量的乘法，虽然已经有很多轻量级的网络(如MobileNet)提出来，但是乘法的开销依旧是难以忽视的，要在轻量级设备本地进行深度学习应用，需要使得计算速度进一步加快
MatthewY·2020-04-06 19:02

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深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积传统卷积计算量D_k^2MD_f^2N深度可分离卷积计算量D_k^2MD_f^2+D_f^2MN轻量级卷积神经网络更少的
TuringEmmy·2020-03-23 21:00

轻量级神经网络MobileNet，从V1到V3

自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。
师太恋上老衲·2020-03-22 22:59

更快的iOS和macOS神经网络

传统的神经网络，如VGGNet和ResNet要求太高，我通常建议切换到MobileNet。有了这种架构，即使是超过200层的机型也可以在较旧的iPhone和iPad上以30
iOSDevLog·2020-03-22 09:14

VGG16模型训练+测试

tf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构，如VGG16、VGG19、ResNet、MobileNet、InceptionV3等。
王小波_Libo·2020-03-21 23:43

MobileNet V1解读

Depthwiseseparableconvolution（深度可分离卷积）核心：深度可分离卷积其实是一种可分解的卷积操作（factorizedconvolutions），它可以分解为两个更小的操作：depthwiseconvolution以及pointwiseconvolutionDepthwiseseparableconvolution.png标准卷积中，每一个卷积核的通道数都和输入的通道数相
LaLa_2539·2020-03-20 01:56

无标题文章

|Layers|OutputSize|Sphereface-4|Sphereface-10|MobileNet-4|MobileNet-10||-|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|Conv1.x
isthatyoung·2020-03-14 14:22

经典卷积模型之MobileNet

MobileNet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·2020-03-12 16:56

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

由于微信群文件没有保存，我们没有查到组号，我们的成员是：刘博艺、刁颂辉、陈帆、李在林）ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端
刘博艺·2020-02-22 10:32

二、使用Core ML加载.mlmodel模型文件

点开链接，我们选择MobileNet下载，获得一个MobileNet.mlmodel文件。我们可以看一下MobileNet的介绍：MobileNetsarebasedon
剑川道长·2020-02-22 00:50

mobilenetv2的模型和Resnet50模型的测试对比

mobilenetV2模型都说谷歌发布轻量级视觉架构MobileNetV2，速度快准确率高,近期有时间做了一点体验和笔记心得.V1的MobileNet应用了深度可分离卷积(Depth-wiseSeperableConvolution
gaoshine·2020-02-09 03:32

MobileNet原理+手写python代码实现MobileNet

MobileNet是针对移动端优化的卷积，所以当需要压缩模型时，可以考虑使用MobileNet替换卷积。下面我们开始学习MobileNet原理，并且先通过Tensorflow函数接口实现Mobile
huachao1001·2020-02-08 23:23

论文阅记 MobileNet V1

论文题目：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications文献地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=cs(非官方)源码地址：（1）Pytorch实现：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models（
墨殇浅尘·2020-02-06 20:00

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

第一次胜过MobileNet的二值神经网络，-1与+1的三年艰苦跋涉

作者：思近日，苹果以2亿美元左右价格收购初创公司Xnor.ai的消息引起了社区极大的关注。作为一家以二值神经网络Xnor-net起家的人工智能初创公司，Xnor.ai被苹果高价收购，也许预示着低功耗、高效能的二值神经网络技术将开启广阔的应用前景。二值网络是非常极致的一种神经网络，它的权重、激活值只有+1与-1两种状态。那么这么极简的神经网络到底能干什么，它的优势与限制都有什么？这就是本文关注的，我
喜欢打酱油的老鸟·2020-01-22 08:54

百度大脑EasyEdge端模型生成部署攻略

采用模型：基于MobileNet的SSD模型SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特
AIBOOM·2020-01-10 14:00

百度大脑EasyEdge端模型生成部署攻略

采用模型：基于MobileNet的SSD模型SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特
AIBOOM·2020-01-10 14:00

Pytorch转ncnn

但是最终将模型转到移动端计算时，还是要考虑到移动端的算力，可以从轻量化模型（MobileNet、S
FelixCoder·2020-01-06 00:43

Learning MobileNet v1 v2 and ShuffleNet v1 v2

1.Abstract目前神经网络大部分都是运行在具有强大的浮点运算能力的服务器上面。如此庞大的网络是无法在普通PC上面运行，更不可能在移动端上面运行。但是由于业务需要和程序设计需要，我们可能想把CNN网络到移动端上面运行。面对庞大的网络和浮点运算能力比较弱的移动端，一些公司为此想降低CNN的复杂度同时保留大部分的精度。所以这里我想为大家介绍了一下我了解过的一些efficientandstate-o
Salon_sai·2020-01-05 23:30

笔记二，ShuffleNet，卷积神经网络

ShuffleNet是Face++团队提出的，与MobileNet一样，发表于CVPR-2017，但晚于MobileNet两个月才在arXiv上公开。
寂寞的筷子·2020-01-05 09:22

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

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们在速度和准确度之间做了很好地平衡。今天我们要讲的是S
机器学习算法工程师·2019-12-22 17:58

一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

摘要：当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521引言当前深度学习十分
猫耳呀·2019-12-20 02:58

MobileNet 结构简单微调的一点性能提升

本文已经放到arxiv上面了：http://arxiv.org/abs/1802.03750FD-MobileNet:ImprovedMobileNetwithaFastDownsamplingStrategy
刀刀宁·2019-12-20 02:52

Quantization aware training 量化背后的技术——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

常见的模型压缩算法有：量化，剪枝，蒸馏，低秩近似以及紧凑模型设计（如mobileNet）等操作。但在这里有些方法只能起到缩减模型大小，而起不到加速的作用，如稀疏化剪枝。
微笑sun·2019-12-18 11:00

轻量化模型之MobileNet系列

自2012年AlexNet以来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。由于神经网络的性质，为了获得更好的性能，网络层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到GoogLeNet的22
jimchen1218·2019-12-12 16:00

基础网络之EfficientNet

在之前的MobileNet和ResNet上已展示
jimchen1218·2019-12-09 11:00

中国运营商PLMN分布

PLMN由MCC和MNC组成，MCC（mobilecontrarycode）移动国家号码，唯一表示移动用户的所属国家，中国的MCC为460.MNC（mobilenet
ShawnXiaFei·2019-12-08 06:54

2018年 1月份的重要工作清单

003完成4个模型，意味着一周一个（mobilenet、shufflenet、squeeze
liuhaiyang·2019-12-06 22:10
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