mobileNet

ShuffleNet MobileNet 在caffe训练加速方法

ShuffleNet参考：https://github.com/farmingyard/ShuffleNe1.1.将cpp和cu文件复制到caffe/src/caffe/layers目录下，将hpp文件复制到caffe/include/caffe/layers/目录下，2.修改在caffe/src/caffe/proto目录下的caffe.proto文件messageLayerParameter{
CVAIDL·2019-05-21 13:36

详解轻量级网络ShuffleNet

一、简介ShuffleNet是旷世科技的Face++团队提出的，晚于MobileNet两个月在arXiv上公开。
CVAIDL·2019-05-21 10:38

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络

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
CVAIDL·2019-05-21 10:30

Python 3 & Keras 实现Mobilenet v3

作为移动端轻量级网络的代表，MobileNet一直是大家关注的焦点。最近，Google提出了新一代的MobileNetV3网络。
洛荷·2019-05-18 17:12

Python 3 & Keras 实现Mobilenet v3

作为移动端轻量级网络的代表，MobileNet一直是大家关注的焦点。最近，Google提出了新一代的MobileNetV3网络。
洛荷·2019-05-18 17:12

tensorflow object_detection API: ssd_mobilenet_v1_fpn 网络使用的一些心得记录

这里慢慢记录一些自己使用的心得，看一下配置文件image_resizer：将图片缩放到指定的高度宽度大小，图片缩放后尺寸越小速度要快，长宽的值是2的指数，长宽的比是1:1的情况下效果好像比较好，试了一下长宽比太大或者太小效果不太理想model{ssd{num_classes:90image_resizer{fixed_shape_resizer{height:64width:128}}featur
mrljw·2019-05-18 11:32

【知识星球】LeNet5，AlexNet，VGG，MobileNet它们的前身都是什么，你知道吗？

编辑|言有三正所谓读史使人明智，没有一个经典的网络模型是突然之间冒出来的，都是厚积薄发的结果，我们会在知识星球每天更新一篇网络结构设计的文章，现在先来测试大家一下：LeNet5，AlexNet，VGG，MobileNet
言有三·2019-05-17 23:30

多通道彩色图象的卷积过程详解

转载自：https://blog.csdn.net/oMoDao1/article/details/83545144最近一直在看mobilenet中的深度可分离卷积结构，所以先理解下多通道图像的卷积过程
秋名山庄李逍遥·2019-05-15 10:41

使用Opencv在基于SSD-MobileNet迁移学习中生成pbtxt文件遇到的问题及解决方案

在迁移学习（使用MobileNet）训练后，如果要是用opencv调用pb模型，需要的“佐料”是pbtxt文件，这个文件必不可少。
风极_陨·2019-05-14 18:35

使用Opencv在基于SSD-MobileNet迁移学习中生成pbtxt文件遇到的问题及解决方案

在迁移学习（使用MobileNet）训练后，如果要是用opencv调用pb模型，需要的“佐料”是pbtxt文件，这个文件必不可少。
风极_陨·2019-05-14 18:35

Searching for MobileNetV3

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf摘要：本文展示了基于互补搜索技术（complementarysearch）与先进网络结构设计的新一代mobilenet。
abrams90·2019-05-14 16:51

CNN发展历程（AlexNet-MobileNet V3）

CNN发展历程2012AlexNet2014VGG2014GoogLeNetInceptionv1Inceptionv2：Inceptionv3：Inceptionv42015ResNet2016DenseNet2017MobileNetMobileNetV1(2017)MobileNetV2(2018)MobileNetV3(2019)2012AlexNet（1）与最早的卷积神经网络LeNet相
Tristahong·2019-05-14 15:49

【论文学习】轻量级网络——MobileNetV3终于来了（含开源代码）

PyTorch实现1：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3（2）PyTorch实现2：https://github.com/kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3
Lingyun_wu·2019-05-13 18:43

【论文学习】轻量级网络——MobileNetV3终于来了（含开源代码）

PyTorch实现1：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3（2）PyTorch实现2：https://github.com/kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3
Lingyun_wu·2019-05-13 18:43

模型计算量FLOPs的计算

shufflenet的论文用的是Flops，Mobilenet用的是Madds，Flops应该是Madds的两倍，具体可参考https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/
Kluiverthoo·2019-05-12 17:15

移动端使用的卷积神经网络MobileNet

本文针对这一问题设计的MobileNet可以大大的减少网络的参数，同时能够减少网络的计算量，使网络可以适用于移动端，这也是为何称它为MobileNet的原因。
看_这是一群菜鸟·2019-05-12 00:44

OpenCV--视频对象的实时检测（附源码）

环境：opencv3.3+VS2017+C++我们讲述了如何实时的读取视频中每一帧的数据，以及基于mobilenet如何进行对象的检测，嘿嘿，如果两个流程组合起来，会怎么样呢？？
九点前吃饭·2019-05-10 23:33

MobileNetV3 论文理解，以及tensorflow、pytorch相关代码

MobileNet系列一直是我很感兴趣的轻量级神经网络系列，MobileNetV2曾帮我完美解决了嵌入式部署阶段算速过慢的问题。虽然现在工作中都是主用比较
Philip_Gao·2019-05-10 12:44

mobilenet V3论文笔记

论文亮点：1、优化激活函数（可用于其他网络结构）Wesettledonusingthehardswishnonlinearityforthislayerasitperformedaswellasothernonlinearitiestested.Wewereabletoreducethenumberoffiltersto16whilemaintainingthesameaccuracyas32fi
liqiming100·2019-05-09 23:50

OpenCV--使用mobilenet进行目标检测（附源码）

最近在使用opencv做一些图像处理和检测的内容，今天主要讲一下基于mobilenet模型进行目标检测的一般流程。
九点前吃饭·2019-05-09 22:41

MobileNetV3

有预训练：https://github.com/kuan-wang/pytorch-mobilenet-v3ssd有预训练：https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3
ShellCollector·2019-05-08 20:58

用TensorFlow lite将MobileNet移植到Android设备上

第一步：在百度图片分别爬取5000张山地车和公路车的图片，放于data/mountain和data/road两个文件夹下第二步：用TensorFlow自带的工具来fine-tuning训练mobilenet
Mason_Mao·2019-05-08 16:22

适合移动端的轻量级网络

MobileNet【MobileNetv1】https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf【MobileNetv2】https://arxiv.org/pdf/1801.04381
菜鸟瞎编·2019-05-06 02:31

经典网络学习-看过的blog汇总

MobileNet：深度学习之MobileNetV1https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/80508306深度学习MobileNet】——深刻解读
SKY.AI·2019-05-02 21:10

深度可分离卷积（Depthwise Seperable Convolution）与Mobilenet

一、标准卷积流程：一次性完成，输入为，过滤器为(个数为N)，输出为计算量为：图1.1卷积示意图1.2计算量二、深度可分离卷积（DepthwiseSeperableConvolution）流程：分两步完成，分别为DepthwiseConv和PointwiseConv1.DepthwiseConv：filteringstage输入为，过滤器为(个数为M)，输出为计算量为：图2.1DepthwiseCo
SKY.AI·2019-05-02 13:03

常用的轻量化网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

引言自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，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，为了获取更好的性能，网络的层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到G
志小·2019-04-29 17:44

2.2 MobileNet V1思考

本文来源于学习知乎文章CNN模型之MobileNet小而高效的CNN有两个方向：一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型；二是直接设计小模型并进行训练。本文要介绍的MobileNet是后者。
深度学习模型优化·2019-04-26 10:06

自定义数据集训练SSD-MobileNet模型

自定义数据集训练SSD-MobileNet模型准备工作caffe-ssd模型编译成功，且在python下可以运行。
__JDM__·2019-04-19 17:16

树莓派3B+上用Tensorflow lite跑moblienet分类网络（Raspberry Pi 3 Model B+、TFlite r1.13、Raspbian、mobilenet）

写在前面：对于像我这样的入门菜鸟来说，可能需要这样一篇入门级的博客来分享经验。（按照我的惯例，把参考的重要资源放在前面，以示尊重）安装系统参考：https://blog.csdn.net/kxwinxp/article/details/78370913build参考：https://tensorflow.google.cn/lite/guide/build_rpi跑label_imagedemo参
dia323·2019-04-18 21:01

小白的深度学习之路--MobileNet

MobileNet是Google公司在2017年提出的轻量级网络，如其名所示，因为其参数量小，低时延性，因此主要用于移动嵌入式应用。
肖落汐·2019-04-18 17:11

（四）Pytorch经典网络实现

前言前面三节内容主要讲解了Pytorch的基础运算操作，如何去加载数据，还有神经网络训练过程的归纳，这一章主要是去实现一些经典的神经网络，包括Alexnet、VGG、googlenet、ResNet、mobilenet
计算机视觉__掉队选手·2019-04-17 19:31

海思Hi3519A NNIE开发中mobilenet-ssd模型转换过程中遇到的坑

我之前用的mobilenet-ssd模型中深度可分离卷积（dw）的prototxt如下通过group来实现（代码中就是输入的8个featuremap经过分8组，每组各和一个卷积核做卷积运算，最后运算输出还是
Goodbye despair·2019-04-15 15:28

Ubuntu16.04 caffe框架实现peleenet目标检测

在StanfordDogs(Khoslaetal.(2011))数据集上的实验结果表明：PeleeNet的准确率要比DenseNet的原始结构高5.05%，比MobileNet(Howardetal.
小白clever·2019-04-11 17:19

轻量级网络-------mobilenet_v2总结

DetectionandSegmentation中心思想：DepthwiseSeparableConvolution和ResidualConnection的结合代码：https://github.com/tonylins/pytorch-mobilenet
goodxin_ie·2019-04-07 12:59

轻量级网路--------MobileNet_v1总结

MobileNet_v1论文：MobileNetsEfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisioncaffe实现：https://github.com
goodxin_ie·2019-04-06 17:00

MobileNet-SSD报错Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

ubuntu16.04+CUDA8.0+Opencv3.4+cudnn5.1编译原版的caffe-ssd，下面三项命令全部通过makeall-j16makeruntest-j16makepycaffe但是执行MobileNet-SSD
goodxin_ie·2019-04-06 17:15

[论文笔记] MobileNet 系列论文笔记

于是网络轻量化又成为了大家关注的热点，而Google所提出的MobileNet，因其性能良好也受到众多研究者的喜爱。
Code_Mart·2019-04-05 17:35

机器学习： 利用 Tensorflow 和预训练模型提取特征-- Mobilenet V2

MobilenetV2的性能比V1要更好，今天介绍用V2的预训练模型提取特征的方式，基本和V1是一样的，只是有一个地方需要注意一下，就是加载网络结构的时候：withtf.contrib.slim.arg_scope(mobilenet_v2
Matrix_11·2019-04-04 21:33

SSD系列算法扩展与优化

（因为浅层featuremap的表征能力不够强）因此，针对以上问题，对传统SSD算法进行了扩展和优化；优化主要从两部分下手，一个是从主干网络，比如将传统的VGG16换成ResNet、DenseNet、MobileNet
eternity1118_·2019-03-29 15:44

【Tensorflow】Tensorboard可视化查看tensorflow pb模型节点

importtensorflowastffromtensorflow.python.platformimportgfilemodel='models/ssd_mobilenet_v2_coco_2018
heiheiya·2019-03-26 14:08

腾讯NCNN运行Mobilenet-SSD检测视频

腾讯NCNN运行Mobilenet-SSD检测视频1源码下载与修改gitclonehttps://github.com/GuoJaw/MobileNetSSD_NCNN下载后的文件列表如下将自己的mobilenet.param
la_fe_·2019-03-20 14:37

MobileNet

MobileNetv1https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/82976871https://blog.csdn.net/stesha_chen/article/details/82699331MobileNetv2https://blog.csdn.net/stesha_chen/article/details/82744320https://b
落叶大乔木·2019-03-19 16:59

转神经网络压缩提升方法

神经网络压缩2018-07-06|阅读：次https://ewenwan.github.io/2018/07/Deep_Compression/性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet
liangjiubujiu·2019-03-17 12:53

OpenCV调用caffe版本MobilenetSSD

基于深度学习的目标检测先后出现了RCNN,FastRCNN,FasterRCNN,端到端目标检测方法YOLO,YOLO-9000,YOLO-v3,MobileNet-SSD,以及Mask-RCNN等。
first_adam·2019-03-14 20:58

神经网络：轻量级网络--MobileNet和MobileNet2解析（二）

一、引言前文中提到MobileNet主要通过深度可分离卷积方法的替换传统的卷积方法减少运算量来优化神经网络，MobileNet2基于MobileNet，一是在DW卷积之前加了一个PW卷积（改变通道数）到达升维优化计算的效果
志小·2019-03-14 16:19

神经网络：轻量级网络--MobileNet和MobileNet2解析（一）

MobileNet描述一个高效的网络架构，允许通过两个超参数构建非常小、低延迟、易满足嵌入式终端设备要求的模型。
志小·2019-03-13 10:45

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·2019-03-13 00:00

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·2019-03-11 00:00

使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）

使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）之前鄙人写了一篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenetInceptionNetV1V2V3模型（TensorFlow
pan_jinquan·2019-03-09 10:54

MobileNet_v2论文详读

原文地址：MobileNetV2一.前沿论文介绍了一种新的轻量级网络——MobileNetV2，与其他的轻量级网络相比，它在多个任务上都达到了最先进的水平。我们介绍了一种将轻量级网络应用在目标检测中的模型SSDLite，另外我们展示了如何通过DeepLabv3的一种简化形式——MobileDeepLabv3来构建移动语义分割模型。MobileNetV2是基于倒置的残差结构，普通的残差结构是先经过1
月臻·2019-03-08 16:42
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