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论文阅读笔记: MobileNet

1.MobileNetV1Howard,AndrewG.,etal.“Mobilenets:Efficientconvolutionalneuralnetworksformobilevisionapplications.”arXivpreprintarXiv:1704.04861(2017).本文主要提出了一种深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolutions)用于替换传

loki2018·2023-02-27 18:44

论文阅读笔记(五)——FD-MOBILENET

论文阅读笔记(五)——FD-MOBILENET前言刚看完一篇，昨晚晚上八点多睡了，半夜两三起来肝论文,hhhh1论文简介1.1关于文章论文名称:FD-MOBILENET:IMPROVEDMOBILENETWITHAFASTDOWNSAMPLINGSTRATEGY

没有顶会的咸鱼·2023-02-27 18:37

CV学习笔记-MobileNet

MobileNet文章目录MobileNet1.MobileNet概述2.深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution）2.1深度可分离卷积通俗理解2.2深度可分离卷积对于参数的优化

Moresweet猫甜·2023-02-27 18:34

图像识别之Mobilenet、Resnet50与InceptionV3详解

图像识别之Mobilenet、Resnet50与InceptionV3详解项目GitHub地址：https://github.com/dddlli/CNN-Image-Recognition.git一、

纯筱兮·2023-02-25 07:59

[v1] MobileNet Series Note

MobileNetV1Abstract作者提出了一类名为MobileNets的高效模型，用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束条件为他们的应用程序选择适当大小的模型。在资源和准确性的权衡上进行了大量的实验，并与其他流行的Imag

Chowley·2023-02-06 13:49

使用预训练模型进行图片分类

项目结构：data：|----mobileNet:|----|----web_model:|----|----|----group1-shard1of1.bin|----|----|----model.jsonmobileNet

.Thinking.·2023-02-05 13:12

OpenMMLab AI 实战训练营笔记 03

MMClassificationMMClassification的项目结构图像分类模型构成config构建图像分类模型推理APIfrommmcls.apisimportinit_model,inference_modelmodel=init_model('mobilenet-v2

下雨了收衣服去·2023-02-05 07:30

【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统

基于卷积神经网络的垃圾分类系统演示视频本作品内容包括：1.数据集2.网站和模型训练等全部的源代码3.多种卷积神经网络算法迁移学习实现的源代码：Efficientnet、DenseNet、ResNet、MobileNet

毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

CAM系列（二）之Grad-CAM（原理讲解和代码实现）

Grad-CAM的提出背景：CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系，然鹅，CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且只有一个全连接层（即输出层）的情形，如ResNet，MobileNet

西北小生_·2023-02-04 08:31

常用backbone与学习范式

如果追求实时性或是应用在边缘设备上，则可以选择如mobilenet之类的轻量化网络。学习范式目前解决任务的常见学习方

Billccx·2023-02-04 07:42

深度学习-MobileNet(v1、v2)网络详解

参考：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/105771329

Tc.小浩·2023-02-02 19:47

商汤科技面试——CV算法面经

目录1面2面3面HR面1面1.CornerNet介绍，CornerPooling是怎么做的，怎么解决cornernet检测物体合并为一个框的问题2.介绍Mimic知识蒸馏是怎么做的3.MobileNet

fpga和matlab·2023-02-02 11:52

使用pytorch实现预训练模型迁移学习中的目标检测

加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone的修改（1）fasterrcnn_resnet50_fpn（2）ssd300_vgg16（3）ssdlite320_mobilenet_v3

Keep_Trying_Go·2023-02-02 11:20

MobileNet V3(2019)

创新点1.引入SE结构MobileNetV3的另一个新颖想法是在核心架构中加入一种名为「Squeeze-and-Excitation」的神经网络（简称SE-Net，也是ImageNet2017图像分类冠军）。具体而言，就是通过学习来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这一结果去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征。MobileNetV2的bottlenet结构MobileNetV3的

老男孩li·2023-02-01 20:48

2018-09-12图森未来面试

回答mobileNet和shuf

Jeo_zhao·2023-02-01 19:53

基于paddlepaddle实现MobileNets_v1复现

基于paddlepaddle实现Mobilenet_v2复现基于paddlepaddle实现MobileNets_v3复现文章目录一、介绍二、网络特点二、单个block结构三、整体网络结构四、论文复现1

扬志九洲·2023-02-01 14:22

MobileNetV2简单理解

MobileNetV2是对MobileNet的改进，主要引入了一下几个关键点：（1）使用了深度可分离卷积方法，主要包括两个操作，一个是depthwise卷积，然后后面跟着一个1×\times×1的正常卷积

翔心未来·2023-02-01 14:36

MobileNet -- 卷积神经网络

1、MobileNet出现解决的问题MobileNet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，网络设计的核心深度可分离卷积，可以在牺牲较小性能的前提下有效的减少参数量和计算量。

元宝的技术日常·2023-02-01 00:34

MobileNet V3代码

代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassh_swish(nn.Module):defforward(self,x):returnx*F.relu6(x+3)/6classswish(nn.Module):defforward(self,x):returnx*F.sigmoid(x)classh_sigmoid

向上的阿鹏·2023-01-31 22:50

MobileNet-V2理解以及pytorch源码实现

1.原理和创新点整个网络中，主要有以下两种sequence。当s=1,同时k=k撇，也就是输入channel=输出channel时候，需要加一个shortcut中间的3x3conv，采用的是群组卷积的特例，DepthWiseConv，此时gropus=hidden_channel论文中提出，当维度较低时，应该采用线性激活函数，高维时，采用ReLU6激活函数。丢失信息较少针对网络的参数表格，主要有以

是大糊涂不聪明·2023-01-31 22:50

mobileNet-v1之pytorch实现

本博文主要是针对mobileNet-v1采用pytorch进行实现，代码也是参考他人的代码，具体实现如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueMay2120:41:582019

奔跑熊·2023-01-31 22:50

MobileNet V1代码和总结

引入深度可分离卷积代替原有的常规卷积由于常规卷积会融合通道信息和空间信息，因此要代替常规卷积不仅要考虑轻量化还要考虑是否融合了通道信息和空间信息。深度可分离卷积由深度卷积和点卷积构成，其中，深度卷积只考虑空间的相关性，只进行空间信息的融合，点卷积只考虑通道相关性，只进行通道信息的融合。!](https://img-blog.csdnimg.cn/6a086be0b3cb4328823bed92e1

向上的阿鹏·2023-01-31 22:20

MobileNetV1 V2 V3网络理解+pytorch源码

目录Mobilenet简介一、MobilenetV1二、MobilenetV2三、MobilenetV3四、程序Mobilenet简介传统神经网络，内存需求大，运算量大。

为了维护世界和平_·2023-01-31 22:15

深度学习：轻量级神经网络MobileNet 从v1 到v2

深度学习：轻量级神经网络MoblieNet从v1到v2MobileNetV1前言深度可分离卷积传统卷积DepthWiseConvPointWiseConv性能对比MobileNetV2前言主要改进InvertedResidualsBlockResidualBlockExpansionLayerReLU6LinearActivationFunction小结实验MobileNetV1前言MobileN

HanZee·2023-01-31 17:19

MobileNet V2阅读笔记

文章目录前言摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（ReleatedWork）3.预习，讨论和直觉（Preliminaries,dicusssionandintuition）3.1基于深度可分离的卷积（DepthwiseSeparableConvolutions）3.2线性瓶颈（LinearBottlenecks）3.3反转残差（Invertedresidual）

DU_YULIN·2023-01-31 12:41

23、OpenMV使用tensorflow 1.15.0训练模型mobilenet_v1_1.0_224进行车辆识别

基本思想：希望使用OpenMV调用Tensorflow的tflite进行目标检测一、下载window的Openmv的开发工具，软件下载https://singtown.com/openmv/安装软件之后，进行链接和运行测试即可测试的画面帧率还是蛮快的46.632146.613246.628446.643146.624946.639246.621646.635646.618546.632146.61

sxj731533730·2023-01-31 12:07

【SLAM】----代码总结（第三章[DynaYOLO、mobilenet]、第四章[激光视觉融合]、第五章[MaskNet]）（三）

文章目录前言一、第三章实验1.DynaYOLO2.mobilenet二、第四章实验二、第五章实验总结前言复现sx的代码，记录一下需要修改的地方以及遇到的问题。复现之前，一定要把相应环境配置好。

r i c k·2023-01-30 18:31

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较

除了检测器类型外，我们还需要了解影响性能的其他选择：Featureextractors(VGG16,ResNet,Inception,MobileNet).Outputstridesfortheextractor.Inputimageresolutions.Ma

zero_f460·2023-01-30 10:48

Pytorch 实现 MobileNet V3 模型，并从 TensorFlow 转化预训练参数

作为小型化模型的经典代表，MobileNet系列模型已经先后迭代了3代，在保持模型参数量和运算量都极其小的情况下，其性能越来越优异。

公输睚信·2023-01-30 09:17

【tensorflow】Mobilenet v2+CIFAR10图像分类

Mobilenetv2主体结构：针对CIFAR10，没有考虑resize成224x224x3大小的input，还是保留其32x32x3的原始大小，因此相对应的调整了网络的结构，稍微有所缩减。代码：#Feelfreetoplaywiththiscelltf.reset_default_graph()X=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3])y=tf.pla

frootguo·2023-01-30 07:22

【MobileNet-V2】深度学习模型压缩之MobileNetv2

论文名称深度学习模型压缩之MobileNetv2作者miclover参考https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/95922901https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfhttps://github.com/tensorflow/mode

Easy.miclover·2023-01-30 07:50

神经网络结构搜索Neural Architecture Search

adam）神经网络结构搜索——集中在结构超参数神经网络结构搜索定义：寻找最优的神经网络结构，使得验证集准确率最大化，同时考虑计算量和内存开销准确率最大化（resnet>vgg）；考虑计算量和内存开销（mobilenet

HsienWei-Chin·2023-01-29 17:24

Android JNI实现图片处理和coco-mobilenet模型加载（OpenCV）

话不多说，想要搬移代码快速实现的直接看github：https://github.com/Frank1481906280/CV4Android一、opencv的JNI配置可直接参考其他的blog，我贴出cmakelist，基本就行了。基本要求是要配置好NDK等，这些都可以在Androidstudio中完成。#FormoreinformationaboutusingCMakewithAndroidS

码农小白two·2023-01-29 00:22

简单复现残差网络、Googlenet、mobilenet、SqueezeNet、ShuffleNet

1.残差网络1）网络结构当对x求偏导的时候，F（x）对x求偏导的值很小的时候，对整体求x的偏导会接近于1这样解决了梯度消失问题，我们可以对离输入很近的层进行很好的更新。要注意的是F（x）与x的张量维度是相同的。2）代码importtorchfromtorchvisionimporttransforms#对图像做原始处理的工具fromtorchvisionimportdatasetsfromtorc

无情的阅读机器·2023-01-28 15:28

【MobileNetV2硬件加速器工程】MobileNet V2量化方法的研究及使用Pytorch quantization包遇到的问题

关于工程信息本工程的目的是在FPGA平台上实现MobileNetV2神经网络的加速器，使其能够对ImageNet数据集的处理进行加速。这也是我博士生涯中接下的第一个工程项目。在今后几个月的实现里，我将通过这个平台，完整地展现工程进行中遇到的各种问题、我们的解决方案、技术细节与心得体会，欢迎各位关注。下图是MobileNetV2的两个主要结构：InverseResidualBlock与Bottlen

乘螺舟而至·2023-01-28 10:42

轻量级网络开山之作：MobileNet

MobileNet网络是由google团队在2017提出的，专注于移动端或嵌入式设备中使用，是轻

lansfair·2023-01-28 08:14

ML.NET 示例：图像分类模型训练-首选API（基于原生TensorFlow迁移学习）

Microsoft.ML1.5.0动态API最新控制台应用程序和Web应用程序图片文件图像分类基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类DNN架构：ResNet、InceptionV3、MobileNet

dotNET跨平台·2023-01-27 15:53

魔改Light Weight OpenPose的backbone（Rep-OpenPose）修改BackBone教程

本文主要记载我将LightWeightOpenPose的backbone由原来的MobileNet修改成RepVGG，这

不爱安装软件的何同学·2023-01-27 09:35

深度学习: 轻量级网络

为了实现通道间的信息交互，MobileNet用了point-wisegroup，ShuffleNet用了channelshuffle。后者省去了卷积步骤，速度更快。

JNingWei·2023-01-23 08:10

（三）mmclassification图像分类——模型训练

模型训练和测试1.模型训练1.1使用预训练模型1.2使用自己的数据训练1.2.1制作数据集1.2.2修改模型参数（configs文件）(1)models(2)datasets(3)schedules(4)新建mobilenet_v2

stoneyshi·2023-01-22 18:02

ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation（自动驾驶领域轻量级模型）

这款模型和MobileNet系列、ShuffNet系列相似，都是轻量级模型，可以部署到移动端。

Tom Hardy·2023-01-21 09:49

轻量级网络 | ShuffleNet解析

这篇文章可以和MobileNet、Xception和Re

努力努力再努力tq·2023-01-20 13:13

轻量级神经网络ShuffleNet v2

Xception[2]，MobileNet[8]，MobileNetV2[24]，ShuffleNet[35]，和CondenseNet[10].这里组卷积和深度卷积是十分重要的。

南妮儿·2023-01-20 13:40

【轻量级网络】ShuffleNetV1 和 ShuffleNetV2

ShuffleNet网络结构2.1GroupResNetBlock2.2分组数g的作用3.ShuffleNet网络性能1）不同参数下的精度对比2）有无channleshuffle的性能对比3）ShuffleNet与MobileNet

超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-20 13:35

轻量级网络模型之ShuffleNet

=======================================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架TensorlfowLite第二节轻量级网络模型之MobileNet

MasterQKK 被注册·2023-01-20 13:34

轻量级网络模型之EfficientNet