mobileNet

MobileNet V1论文阅读和代码解析

目录论文阅读代码解析论文阅读1.前言自从AlexNet在2012年获得ImageNet冠军以来，卷积神经网络在计算机视觉中随处可见。为了获得更高的准确率，现在的趋势是让网络越来越深，越来越复杂。然而这些改进会影响到网络的大小和速度。在很多现实世界的应用中，比如机器人，自动驾驶，增强现实等，需要图像识别任务在有限的计算资源平台上做出及时的反应。这篇论文描述了一个很高效的网络模型和两个超参数，来实现比
stesha_chen·2018-09-23 17:20

mobilenet1和2的区别以及2和Resnet的区别

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfV2主要引入了两个改动：LinearBottleneck和InvertedResidualBlocks。3.对比MobileNetV1和V2的宏结构和计算量V1网络结构和计算量V2网络结构和计算量遇到的问题表述前后不一致。论文里面文字描述说有19个BottleneckResidualBlock，但是之后给出的网络结构
shishi_m037192554·2018-09-20 10:45

实现MobileNet-SSD网络并进行优化

各种教学视频或文档资料+QQ：635992897主要目的：在移动端运行目标识别算法选用网络mobilenet选用平台caffe思路选用github已有项目优化（优化方式主要参考网上博客和论文）下载https
Einstein_liu·2018-09-20 09:03

目标检测加速：Mobilenet-SSD的Caffe系列实现

转载：https://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，谷歌已经开源了
XSYYMY·2018-09-19 16:16

FDDB,检测自己的数据集的mobilenet,网络模型的详细步骤，留给新手参考

1、FDDB评估工具的使用，gunplot安装，修改路径，参考下面博客，注意，make,如果报错再修改Makefilehttps://blog.csdn.net/behind_you/article/details/80540720https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/806980002、用里面自带的demo.py修改代码生成文件详细步
shishi_m037192554·2018-09-18 09:10

基于darknet框架实现DepthwiseConvolutional层

基于darknet框架实现DepthwiseConvolutional具体详见：https://github.com/ChenYingpeng/darknet-mobilenet，里面包含mobilenetv1
Chen_yingpeng·2018-09-17 10:57

MobileNet v1 和 v2 记录

最近在搞检测的cpu部署，对inference阶段的响应时间有较高的要求，所以就对mobilenet的学习记录一下。
gbyy42299·2018-09-16 09:03

Tensorflow使用Mobilenet思想实现CIFAR-10十分类(1)

返回目录：总目录——深度学习代码实战思路:深度可分离卷积,拆分到极致.做法:将每个通道拆分,分别进行卷积,然后在进行合并.优点:计算量比较小,但是精度会有所下降.Mobilenet结构图:importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportpickle
我是小蚂蚁·2018-09-15 10:49

TensorFlow目标检测——通过鼠标点击图片即输出label

Google开源了一些TensorFlowObjectDetectionAPI，下面以ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型为例，介绍如何在TensorFlow中进行目标检测
小罗卜·2018-09-14 17:02

Movidius VPU移植ssd_mobilenet问题记录

ssd_mobilenet移植到Movidius到目前为止我还没移植成功，这里记录一下遇到的一些问题，以及后续的研究方向。
kapoo-pai·2018-09-13 11:50

轻量化网络结构——MobileNet

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》GoogleGoogle在2017年提出的适用于手机端的神经网络模型1.主要采用了深度可分离卷积Depthwiseseparableconvolution的卷积方式达到：1）减少参数数量2）提升运算速度Depthwiseseparableconvo
Peanut_范·2018-09-12 23:16

caffe深度学习【十七】配置MobileNet，caffe添加ConvolutionDepthwise层

背景：论文入口：https://arxiv.org/abs/1704.04861配置文件下载入口：https://github.com/farmingyard/caffe-mobilenet在caffe
volcano_Lin·2018-09-12 16:38

Task2-基于MobileaNet的预训练模型优化

##项目背景mobilenet_v2_0.75_224预训练模型是基于224224的训练集图片训练而来，需要通过imagenet100M数据集把模型训练成适用于448448的预训练模型##思考的问题1、
moonfansLTH·2018-09-12 10:56

ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据

ncnn上基于Caffe用MobileNet_SSD训练和测试自己的数据a.采用VoTT用于图像检测任务的数据集制作voc格式2.lmdb数据集制作a.采用weiliu89中的.
anqian123321·2018-09-10 10:13

Mobilenet-SSD训练环境搭建和训练自己的数据

环境准备编译Caffe训练超参数详解训练自己的数据制作LMDB文件训练环境Ubuntu14.04GTX1070gcc4.9.x(默认4.8，需升级)准备显卡驱动安装http://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/130646/en-us(NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run)#禁用Ubuntu自带的显卡驱动sudovim/
anqian123321·2018-09-10 10:31

基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练

基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练来源：QQ快报责任编辑:小易“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。”
shishi_m037192554·2018-09-07 17:52

目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤

转目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤2018年02月28日11:40:22阅读数：9603标签：Mobilenet更多个人分类：目标检测算法安装写的比较好，我就保存一下：http://blog.csdn.net
shishi_m037192554·2018-09-07 09:57

深度学习实现目标实时检测Mobilenet-ssd caffe实现，含视频测试代码

各位，对代码有疑问得可加群讨论193369905，小编承接各种AI小项目开发如何在嵌入式设备上跑通实时目标检测实在是太重要了，平常由于我们手上没有大显卡，只有一台笔记本或者一块小树莓派，毕竟大显卡非常昂贵，一块1080pi或者泰坦都得1w+,这些对于我们打工族来说实在是天价，前段时间微软开源了Moblenet，模型不到20M，精度也不低，刚好符合我们的要求，既然好用大家就应该拿来用，于是小编迫不及
anqian123321·2018-09-06 20:20

Caffe（4）--MobileNets实现，使用自定义数据集进行训练

arxiv.org/abs/1704.04861；V2，https://arxiv.org/abs/1801.04381模型实现：Caffe框架（非官方）https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe1
零尾·2018-09-05 10:52

MobileNet_ssd原理

之前实习用过太多次mobilenet_ssd，但是一直只是用，没有去了解它的原理。今日参考了一位大神的博客，写得很详细，也很容易懂，这里做一个自己的整理，供自己理解，也欢迎大家讨论。
jiang_ming_·2018-09-03 23:24

caffe-MobileNet-ssd环境搭建及训练自己的数据集模型

caffe-MobileNet-ssd环境搭建及训练自己的数据集模型,转载来自https://blog.csdn.net/cs_fang_dn/article/details/78790790*****
anqian123321·2018-09-02 14:02

目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤

转目标检测：Mobilenet-SSD实现步骤2018年02月28日11:40:22阅读数：9248标签：Mobilenet更多个人分类：目标检测算法安装写的比较好，我就保存一下：http://blog.csdn.net
anqian123321·2018-09-01 18:50

（Tensorflow Object Detection Api）ssd-mobilenet v1 算法结构及代码介绍

（TensorflowObjectdetectionApi）安装（TensorflowObjectDetectionApi）标注数据获取及格式转换（TensorflowObjectDetectionApi）模型训练通过前面三次分享，基本把ObjectDetectionApi的入门使用方式就都陈列了出来。接下来计划分享一下算法的具体结构和代码的部分，以及相关的参数调试方法。毕竟，真正拿来用的话，根据
Bigwood Lee·2018-08-30 14:20

神经网络模型压缩瞎总结

模型压缩的另一思路就是在网络的通道上进行压缩，以SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等为代
北冥有小鱼·2018-08-23 15:36

轻量化神经网络模型总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet

总结今年来的几个轻量化模型：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet下面给出时间轴：2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet2016.10google
夏洛的网·2018-08-20 20:31

级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测（附训练源码）

MobileNet-V2是一个性能极佳的轻量化模型，可以采用较少的参数获得较好的性能；同时，级联的操作可达到从粗到精的关键点定位。
Nine-days·2018-08-20 09:29

轻量级网络相关资料（2018-07-17）

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception实现轻量化技巧轻量化主要得益于depth-wiseconvolution，解决「信息流通不畅」的问题
EdwardMa·2018-08-19 14:32

卷积神经网络解析

https://arxiv.org/abs/1512.03385详解博客:https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994#commentBox2.MobileNet
Saul Zhang·2018-08-18 11:39

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）

模型（TensorFlow）【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537新增博客《使用自己的数据集训练MobileNet
pan_jinquan·2018-08-17 16:28

【深度学习】Mobilenet-SSD实现步骤

转自：http://blog.csdn.net/Jesse_Mx/article/details/78680055墙裂推荐，自己就不写了，转载一下~mobilenet也算是提出有一段时间了，网上也不乏各种实现版本
ciky奇·2018-08-16 20:34

# Tensorflow mobilenet+ssd 训练人脸数据集 widerface

#Tensorflowmobilenet+ssd训练人脸数据集widerface##materials-face-detection-ssd-mobilenet\(/home/shenhui/face-detection-ssd-mobilenet
高山流水Huikey·2018-08-16 15:56

轻量级深度学习网络(四）: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。
chenyuping666·2018-08-15 08:59

系统学习深度学习（二十九）--模型压缩

article/details/75671573若有不对，欢迎指正，先谢了目前，通常意义上的网络模型压缩，主流思路有两个方向，一个是设计更小的网络模型，这个侧重轻量级网络模型设计，如SqueezeNet，MobileNet
Eason.wxd·2018-08-14 13:03

轻量级深度学习网络(二):详解谷歌轻量级网络MobileNet-v2

0、论文地址V2主要引入了两个改动：LinearBottleneck和InvertedResidualBlocks。下面让我们通过对比V2与V1和ResNet结构，来认识这两个改动背后的动机和细节。1.对比MobileNetV1与V2的微结相同点都采用Depth-wise(DW)卷积搭配Point-wise(PW)卷积的方式来提特征。这两个操作合起来也被称为Depth-wiseSeparableC
chenyuping666·2018-08-13 09:22

轻量级网络--SqueezeNet、ShuffleNet_v2、MobileNet_v2

大网络虽然精度高，但是体积太大，不利于部署移动端。于是出现了一些性能好、精度高的轻量级网络。一、SqueezeNetSqueezeNet的特点就是先squeeze，再expand。即先降低channel数量，再分两路扩大channel数量，最后进行concat拼接。模型大小不到5M。我将SqueezeNet作为base_network用到fasterrcnn上，检测一下自己的任务，最终实现的mAP
coder_mckee·2018-08-12 19:03

经典网络结构梳理：Mobilenet网络结构

论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861Caffe复现地址：https://github.com/shicai/MobileNet-CaffeMobilenet发布在
donkey_1993·2018-08-12 19:59

TensorFlow Object Detection API —— 制作自己的模型

现在我们就可以构建自己的模型了，在构建自己的模型之前可以考虑需要用什么模型进行训练和之后进行预测，在这里又要祭出上一篇文章中的模型列表图了，我们可以从下图中找到自己所需要的模型下载，本文选用ssdlite_mobilenet_v2
qiuxi337·2018-08-09 10:41

轻量级模型：MobileNet V2

一、论文：https://arxiv.org/abs/18非官方Caffe代码：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe二、论文理解MobileNetV2是对MobileNetV1
小麦草·2018-08-05 15:57

mobilenet, shufflenet 系列随笔

为了方便，以下简记mobileNet为m，shuffleNet为s。MobileNetmv1是直筒状结构，xception使用了short
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

mobilenet, shufflenet 系列随笔

为了方便，以下简记mobileNet为m，shuffleNet为s。MobileNetmv1是直筒状结构，xception使用了short
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

合并BN层到卷积层的原理及实验

目前，很多先进的网络模型（ResNet，MobileNet，Xcept
小麦草·2018-08-01 21:22

机器视觉：MobileNet 和 ShuffleNet

模型在图像识别领域取得了巨大的成功，但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高，无法在手机端使用，为了能在手机端将CNN模型跑起来，并且能取得不错的效果，有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试，今天就介绍两个比较轻量级的模型mobilenet
Matrix_11·2018-07-30 20:56

MobileNet v2 核心总结

MobileNetv2核心总结MobileNetv2若干理论解释在MobileNetv2结构中，由两个基本结构，一种是plain类型的LinearBottlenecks；另外一种是残差类型的Invertedresiduals在可视化之前，先说说，为啥要这样做？这里引用了论文中的两个猜想：Ifthemanifoldofinterestremainsnon-zerovolumeafterReLUtra
Charel_CHEN·2018-07-30 19:44

角蜂鸟AI视觉套件：（二）人工智能深度体验

MNIST数字识别模型Mobilenet-SSD人脸检测模型Mobilenet-SSDVOC物体检测模型SqueezeNet图像分类模型GoogleNet图像识别模型（特征提取）FaceNet人脸识别模型
yaked·2018-07-29 23:41

ShuffleNet V2：从理论复杂度到实用设计准则

研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标FLOPs的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如ShuffleNetV1、MobileNet
SoftGit·2018-07-29 20:47

小型CNN总结：ShuffleNet、MobileNet v1,v2、Xception

推荐的文章包括：ShuffleNet，mobilenetv1,v2，XceptionXception、MobileNet将普通2D卷积分解为depthwiseconv和pointwiseconv其中有个细节是
zhnidj·2018-07-29 11:26

轻量化网络mobileNet与ShuffleNet

摘要最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用ChannelShuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。它只是为了解决分组卷积时，不同featuremaps分组之间的channels信息交互问题，而提出ChannelShuffle操作为不同分组提供channels信息的通信的渠道。然而，当我读到ShuffleNetUnit和NetworkArchite
存远·2018-07-26 16:34

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

神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenet123MobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1
qq_34132426·2018-07-23 13:26

深度学习目标检测 caffe下 yolo-v1 yolo-v2 vgg16-ssd squeezenet-ssd mobilenet-v1-ssd mobilenet-v12-ssd

1、caffe下yolo系列的实现1.1caffe-yolo-v1我的github代码点击打开链接参考代码点击打开链接yolo-v1darknet主页点击打开链接上面的caffe版本较老。对新版的cudnn支持不好，可能编译出错，需要修改cudnn.hpp头文件在次进行编译，修改后的cudnn.hpp文件，可在我的github主页找到。步骤：0、voc数据集转换成caffe下数据库格式文件，上述g
qq_34132426·2018-07-23 13:07
上一页 24 25 26 27 28 29 30 31 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他