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基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别——自主构建CNN模型、轻量化改造设计lenet、alexnet、vgg16、vgg19和mobilenet共六种CNN模型实验对比分析

如果看过我之前文章的话相信对于fruits360数据集就是比较熟悉的了，我之前就已经做过了相关的项目实践了，文章如下感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《Fruits360基于CNN实现果蔬识别系统》首先看下效果：数据集这里简单介绍下如下所示：一共有131个类别的数据。训练集-测试集详情如下：TotalTrainNumber:67692TotalTestNumber:22688各类别详情如下：训练集{

Together_CZ·2023-06-07 07:00

【简单作业向】【Pytorch】猫狗分类

【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图（相关方法见我）。

takedachia·2023-04-20 09:18

MobileNetV1详细原理（含torch源码）

目录MobileNetV1原理MobileNetV1的网络结构如下：为什么要设计MobileNet：MobileNetV1的主要特点如下：MobileNetV1的创新点：MobileNetV1源码（torch

爱笑的男孩。·2023-04-19 08:14

从RCNN、FastRCNN到FasterRCNN

文章目录RCNNRCNN的步骤RCNN的整体框架RCNN存在的问题：fastRCNNfasterRCNNFasterRCNN环境配置文件结构预训练权重模型训练方法fasterRCNN源码解析训练过程mobilenet

长星照耀十三州府_·2023-04-17 18:07

论文阅读【2】-SepViT: Separable Vision Transformer论文结构漫谈与Python实现测试

结构的巨大计算量问题1.2.2Swin：针对计算量的优化1.2.3Twins：针对边缘端部署优化1.2.4Cswin：存在吞吐量问题1.2.5提出SepViT结构2.轻量级模型：从AlexNet的分组卷积到MobileNet

cnjs1994·2023-04-17 12:08

手把手教学在windows系统上将pytorch模型转为onnx，再转为ncnn的全过程

然后遇到也遇到了一些坑，简单的记录一下整个过程，转换的模型就使用经典的分类网络模型mobilenet_v2。

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2023-04-16 23:58

48.现有移动端开源框架及其特点—MDL（mobile-deep-learning）

48.1功能特点一键部署，脚本参数就可以切换ios或者android支持iOSgpu运行MobileNet、squeezenet模型已经测试过可以稳定运行MobileNet、GoogLeNetv1、squeezenet

大勇若怯任卷舒·2023-04-15 15:58

第5周学习笔记：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

EfficientNetV33.Transformer二代码学习1.使用VGG模型进行猫狗大战2.AI艺术鉴赏挑战赛题一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV1ResNeXt，MobileNet

冷鲜肉·2023-04-15 01:29

【ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习】

V2版本相较于MobileNet对应的几个版本，

随风漂流l·2023-04-15 01:59

PaddleDetection部署以及小组分工版本(win10+vs2019)

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。针对不同

魏振川·2023-04-14 10:40

使用自己的数据训练MobileNet SSD v2目标检测--TensorFlow object detection

使用自己的数据训练MobileNetSSDv2目标检测--TensorFlowobjectdetection1.配置1.1下载models-1.12.02.准备数据集3.配置文件和模型3.1下载预训练模型3.2修改配置文件4.训练4.1使用tensorboard查看训练过程5.冻结模型参数6.调用pb文件进行预测1.配置基本配置版本号CPUIntel®Core™[email protected]

王二小、·2023-04-13 05:12

一文总结经典卷积神经网络CNN模型

下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。

全栈O-Jay·2023-04-11 16:44

论文笔记：GAN Compression：Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs

例如，GauGAN每个图像消耗281GMACs，而MobileNet-v3只消耗0.44GMACs，这使得交互式部署变得非常困难。

起风了丿·2023-04-09 18:27

InsightFace: 2D和3D人脸分析项目

网络的backbones包括ResNet、MobilefaceNet、MobileNet、InceptionResNet_v2、DenseNet、DPN。损失函数包括Softmax、Sph

神罗Noctis·2023-04-08 03:10

卷积神经网络经典模型

卷积的经典网络模型：AlexNet、VGGNet、ResNet、IceptionNet和MobileNet1.AlexNet2.VGGNet3.ResNet4.InceptionNet很多时候会在卷积层后面再加一个

weixin_30267697·2023-04-07 04:57

pytorch模型转换为torch2trt模型

.eval()，可能会报[TRT][E]CouldnotimplicitlyconvertNumPydatatype:i64toTensorRT.错误model=torchvision.models.mobilenet_v2

White Jiang·2023-04-06 21:02

keras实现mobilenet_v2

数据集结构如第一篇文章（keras实现LeNet5）。1.model.pyfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Conv2D,GlobalAveragePooling2D,Dropoutfromkeras.layersimportActivation,BatchNormalization,add,Reshapefromkera

尼古拉斯·two_dog·2023-04-05 13:33

yolov5增加fasternet结构

文章解读：超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backboneFasterNet_athrunsunny的博客-CSDN博客论文地址：https://arxiv.org

athrunsunny·2023-04-05 03:55

网格结构对比分析

5AlexNetVGGInceptionResNetMobileNet1引言2LetNet3AlexNet4VGG5GoogleInception5.1InceptionV15.2inceptionV26ResNet6.1ResNetV16.2ResNetV27MobileNet7.1mobileNetdepthwise7.2

邢源·2023-04-04 10:16

基于云计算与深度学习的常见作物害虫识别

使用Inception-V3、MobileNet-V2和ResNet-50-V2三种算法作为研究模型，基于T

数学是算法的灵魂·2023-04-03 12:32

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V3网络解析

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV3网络解析文章目录【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV3网络解析1.介绍1.1关于v1和v21.2v3の介绍2.模型

笃℃·2023-04-03 07:36

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V1网络解析

【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV1网络解析文章目录【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNetV1网络解析1.介绍2.模型2.1基本单元：深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution

笃℃·2023-04-03 07:36

【深度可分离卷积网络】Xception 网络解析

【深度可分离卷积网络】Xception网络解析文章目录【深度可分离卷积网络】Xception网络解析1.介绍1.1Xception与Inception的联系1.2Xception与MobileNet1.3

笃℃·2023-04-03 07:02

浅谈 Mobilenet V1-V3

文章目录一：复杂网络模型移植问题二：模型剪枝策略1.剪枝2.网络设计策略三：Mobilenetv1的横空出世四：Mobilenetv2大杂烩五：Mobilenetv3完全体一：复杂网络模型移植问题移植难点：很多嵌入式，手机端无法使用庞大的网络结构一个几百M的模型难以随便移植复杂网络的参数和计算量庞大，难以DIY后强加训练，预期效果不尽人意那么一个简洁时效的网络结构该如何设计呢，答案就是模型的剪枝策

江南綿雨·2023-04-02 07:10

mobilenet v1_在mobilenet v1上进行评论

mobilenetv1Inthisarticle,IwillexplainaboutMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationspaperfromGoogle.TheydevelopedaclassofefficientmodelscalledMobileNetswhichmainlyfocus

weixin_26630173·2023-04-02 07:04

ShuffleNet V1 对花数据集训练

2.2代码解释2.3shufflenet代码3.train训练4.Netperformanceonflowerdatasets1.shufflenet介绍shufflenet的亮点：分组卷积+通道重排mobilenet

Henry_zhangs·2023-04-02 07:57

MobileNet V3 图像分类

MobileNetV3的Block结构2.1h-swish激活函数2.2SE注意力机制3.重新设计耗时层4.MobileNetV3网络搭建5.迁移学习训练6.MobileNetV3在CIFAR10的表现MobileNet

Henry_zhangs·2023-04-02 07:56

基于MobileNet对图片、电脑屏幕、视频以及摄像头的图像识别

目录1.介绍2.utils文件介绍3.单张图像识别4.对电脑固定区域识别5.对摄像头识别1.介绍本章完成的功能是Mob

Henry_zhangs·2023-04-02 07:26

MobileNet v1、v2，v3网络模型

1.网络模型整体架构1.1.MobileNetv1网络MobileNetv1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。（相比VGG16准确率减小了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32）。网络中的亮点有：DepthwiseConvolution（大大减少运算量和参数数量）增加

Caoyy686868·2023-04-02 07:59

MobileNet V1 图像分类

目录1.介绍2.MobileNetV1亮点2.1深度可分离卷积2.2超参数3.MobileNetV1网络4.torchsummary5.训练train6.训练日志7.MobileNetV1在CIFAR10的表现8.查看参数值1.介绍Resnet提出的残差结构，在理论上已经将网络的深度提升到了不可思议的程度。而深度是和模型的性能挂钩的，正因为这样，网络的性能早已达到了期望的要求。人工智能是为了用户服

Henry_zhangs·2023-04-02 07:47

【机器学习】TensorFlow共享GPU资源

$nohubtensorflow_model_server\--rest_api_port=8501\--model_name=mobilenet\--model_base_path="/tmp/mobilenet

孟知之·2023-03-30 21:28

Yolov5/Yolov7改进CVPR2023 FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点的同时进一步降低参数量

1.FasterNet介绍为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolut

AI&CV·2023-03-30 18:51

超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backbone FasterNet

论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.03667摘要：为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。

athrunsunny·2023-03-30 18:46

pytorch android

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.mobile_optimizerimportoptimize_for_mobilemodel=torchvision.models.mobilenet_v2

AI视觉网奇·2023-03-29 20:38

小国模型和大国模型的差别、跨模态（Cross-modal）和多模态（Multi-modal）的差别

一般来说，小国模型指的是参数量较小的模型，例如MobileNet、ShuffleNet等，而大国模型则指参数量较大的模型，例如VGG、ResNet、Inception等。

源代码杀手·2023-03-29 01:25

深度学习SOTA网络简析

MobileNet一言以蔽之：DepthWise卷积+PointWise卷积，就是指在FeatureMap内部卷积和纯粹FeatureMap之间卷积相结合取

陈国文21·2023-03-25 00:11

opencv实战——几十行代码搞定物体识别（0基础！！小白入门学习）

人脸识别，颜色，形状）现在我们来小练手一下Part1：准备数据1.准备coco.names是coco数据集的标签信息，可以根据自己类别进行修改2.准备训练好的模型（后续我们可以训练自己的模型）这里是ssd_mobilenet_v3

Esaka7·2023-03-17 07:32

2020-10-15 深度可分离卷积

转自知乎Joe.Zhaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/92134485一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution

滴答大·2023-03-17 04:09

改进YOLO系列 | CVPR2023最新Backbone | FasterNet 远超 ShuffleNet、MobileNet、MobileViT 等模型

论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partia

迪菲赫尔曼·2023-03-16 07:21

卷积神经网络CNN的经典模型

-16/19（2.4）GoogleNet-22（Inception：V1-V2-V3-V4）2.4.1、InceptionV1（2.5）ResNet-152（2.6）DenseNet-264（2.7）MobileNet

胖墩会武术·2023-03-14 18:26

MobileNet（轻量级神经网络）

##MobileNet（轻量级神经网络）相关知识1.前言神经网络体积越来越大，结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。

保持客气哈·2023-03-14 07:16

FasterNet：CVPR2023年最新的网络，基于部分卷积PConv，性能远超MobileNet，MobileVit

AI浩·2023-03-13 21:46

CNN经典网络MobileNet-v2(pytorch实现）

前言：一个CV小白，写文章目的为了让和我一样的小白轻松如何，让大佬巩固基础（手动狗头），大家有任何问题可以一起在评论区留言讨论~推荐B站UP主劈里啪啦Wz，文章中ppt就是用它的图片，人讲的非常好~在之前的文章中讲的AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet网络，它们都是传统卷积神经网络（都是使用的传统卷积层），缺点在于内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。而

浩波的笔记·2023-03-13 03:30

TensorFlow Object Detection API使用

谷歌开源的目标检测模型，选了个内存占用小的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型，网络下载链接：https://github.com/tensorflow/models/blob

SJTU_JORY·2023-03-10 15:00

MobileNet SSD V2模型的压缩与tflite格式的转换（补充版）

最近项目里需要一个小型的目标检测模型，SSD、YOLO等一通模型调参试下来，直接调用TensorFlowobjectdetectAPI居然效果最好，大厂的产品不得不服啊。使用mobilenetssdv2模型，配置文件也未修改参数，训练后的模型不光检测效果不错，在CPU上的运行时间也在70ms左右。之后将模型移植到安卓手机上（魅族MX4，老的不是一点点），卡顿明显；改用同事的华为，在麒麟960上略微

水击长空·2023-03-10 11:44

【读点论文】EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed，运用纯transformer架构对比卷积模型在终端上部署的推理速度

EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeedAbstract视觉transformer(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速的进展，在各种基准上取得了有前景的结果。然而，由于大量的参数和模型设计(如注意力机制)，基于维数的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，为实时应用程序部署ViT特别具有挑战性，特别是在资源受限的硬件(如移动设备)上。近年

羞儿·2023-03-09 11:57

深度学习笔记9 mobilenet v1：轻量级神经网络1

自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来，卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行，一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型，然而这样的模型在规模和速度方面显得捉襟见肘，在许多真实场景，比如机器人、自动驾驶、增强现实等识别任务及时地在一个计算力有限的平台上完成，这是我们的大模型的局限性所在。目前针对这一问题的研究主要是从两个方面来进行的：一是对复杂模型

(●—●)_(●—●)·2023-02-27 19:07

【Jetson目标检测SSD-MobileNet应用实战教程】（一）训练环境：win11中配置SSD-MobileNet网络训练境搭建

【Jetson目标检测SSD-MobileNet应用实例】（二）制作自己的数据集–数据集的采集、标注、预处理【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【

絮沫·2023-02-27 19:34

【论文笔记】MobileNet系列论文阅读笔记

本文为MobileNet系列论文阅读笔记。MobileNet是一个轻量级模型，参数少、推理快，在学术界和工业界都很受欢迎。

嘟嘟太菜了·2023-02-27 19:23

MobileNet v1 学习笔记

MobileNetv1学习笔记原文地址MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications摘要作者提出了一类高效的的模型——MobileNets，可以用于移动和嵌入式端的视觉应用程序。MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级的深度神经网络。引入了两个简单的全局超参数宽度乘数和分

FlyDremever·2023-02-27 18:21

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