mobileNet

用自己的数据训练MobileNetV2-SSDLite

这篇文章主要参考了caffe-SSD配置及用caffe-MobileNet-SSD训练自己的数据集，并作了一些修改。数据集准备 首先我们需要有图片以及与之对应的xml文件，并存放
JR_Chan·2023-01-20 08:49

轻量化神经网络--MobileNet v2学习记录

MobileNetv2论文原地址：《InvertedResidualsandLinearBottlenecks:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation》MobileNetv2是从v1网络改进而来的，也是为了部署到移动端设备，因此也是轻量级网络，先简单记录MobileNetv1的一些创新点。DepthwiseSeparable
胖虎记录学习·2023-01-20 08:19

AlexNet、VGG、GoogLeNet、ReaNet、MobileNet、ShuffleNet和EfficientNet网络的亮点和创新之处

目录AlexNet网络VGG网络GoogLeNet网络ReaNet网络MobileNet网络MobileNetv1网络MobileNetv2网络MobileNetv3网络ShuffleNet网络ShuffleNetv1
白羊by·2023-01-19 05:00

【CV-目标检测】

目标检测》***一、网络结构1.FPN2.PAN3.SPP4.输出头5.csp1-x|csp2-x区别二、神经网络相关知识点1.卷积1.1定义1.2感受野计算1.3计算量`参数量2.激活函数2.1yolo/mobilenet
不见山_·2023-01-18 21:05

11 MobileNet详解及PyTorch实现

深度可分离卷积2.2一般卷积计算量2.2深度可分离卷积计算量2.3网络结构3PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNetPyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet
xuqidashazi7·2023-01-18 16:28

mobilenet详解_学习mobilenet

论文网址：https://arxiv.org/abs/1704.04861mobilenet主要工作是用depthwisesparableconvolutions替代过去的standardconvolutions
食色也·2023-01-18 16:53

MobileNet论文详解

转载于:https://blog.csdn.net/T800GHB/article/details/78879612文章全名：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications1.原文链接论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.048612.简介深度学习在图像分类，目标检测和图
持续努力·2023-01-18 16:53

MobileNet网络详解

1、MobileNetMobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN，相比于传统卷积神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型参数与运算量。传统卷积与DW卷积（DepthwiseConv）的差异，在传统卷积中，每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等（每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算），输出特征矩阵channel等于卷积核的个数。而在
川河w·2023-01-18 16:21

MobileNet详解

背景：传统卷积神经网络，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。亮点：DepthwiseConvolution（DW卷积）(大大减少运算量和参数数量）增加超参数（a,b)人为设定。PW卷积：卷积核为1*1DW+PW卷积和普通卷积对比：MobileNetv1参数：Conv/s2:普通卷积，步距为233332:高宽*输入矩阵深度*卷积核个数Convdw：dw卷积（有点像VGG，简
小甜瓜zzw·2023-01-18 16:09

MobileNet V2网络结构

Markasfollows:MatConvNet实现该网络架构如下：functionoutput=MobileNetV2()net=dagnn.DagNN();convBlock=dagnn.Conv('size',[33332],'hasBias',false,'pad',[11],'stride',[22]);net.addLayer('conv1',convBlock,{'data'},{'
学为好人·2023-01-18 11:16

MobileNet系列(2)：MobileNet-V2 网络详解

MobileNet-V2论文：InvertedResidualsandLinearBottlenecks,MobileNet-V2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络
@BangBang·2023-01-18 11:45

MobileNetV2网络结构分析

1.DepthwiseSeparableConvolution结构深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）是MobileNet-V1使用的一种卷积结构。
m0_46811875·2023-01-18 11:43

MobileNet_v2详解

一、背景介绍  MobileNet_v1看起来已经不错了，但有人在实际使用的时候，发现depthwiselayer的卷积核在训练之后不少参数为0，这很可能是因为ReLU导致神经元死亡。
木瓜强·2023-01-18 11:13

CV（MobileNet，ResNet，FPN）网络参数量比较

MobileNet:5,347,520MobileNet+fpn:13,344,960ResNet:23,561,152ResNet+fpn:31,558,592这里的MobileNet我为了和ResNet
爱吃鱼的小王同学·2023-01-18 11:13

轻量级神经网络——MobileNet V2

轻量级神经网络——MobileNetV2目录轻量级神经网络——MobileNetV2你好——MobileNetV2很高兴认识你——MobileNetV2你最近还好吗——MobileNetV2来划重点——Inverted_res_block完整代码演示——MobileNetV2最近太闲了，突然想记录一下学习感悟，初来乍到，请大家多多包含！！！！你好——MobileNetV2论文下载：https://
Charms@·2023-01-18 11:42

迁移学习模型下载

对于当前比较火热的，使用神经网络+TensorFlow对图像进行分类，随着网络越来越庞大，参数越来越多，使得训练更加困难，由于大部分人没有很强的GPU，所以当前迁移学习越来越火；对于分类网络，如inception和mobilenet
zack-jie·2023-01-18 07:07

基于深度学习神经网络的农业病虫害识别（完整代码+数据）

使用Inception-V3、MobileNet-V2和ResNet-50-V2三种算法作为研究模型，基于T
甜辣uu·2023-01-17 21:51

神经网络加速基础知识

神经网络加速基础知识执行过程指令执行时间处理器算力瓶颈计算代码importtorchimporttorchvisionfromtqdmimporttqdmDEVICE="cuda:0"model=torchvision.models.mobilenet_v2
麻花地·2023-01-17 09:34

【小白学PyTorch】16.TF2读取图片的方法

|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|12SENet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|11MobileNet
风度78·2023-01-17 05:19

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN的一些理解

虽然有一些方法是用于mobileCPU例如mobilenet，shuffl
liiiiiiiiiiiiike·2023-01-16 09:39

MMdetection中backbone的实现-MobileNetV2

以MobileNet_V2为例，看一下在mmdet中backbone是如何实现的，在此之前需要对MobileNet_V2的架构有所了解，可参考MobileNet教程。
L闰土·2023-01-14 19:28

mmdetection修改源码来进行backbone结构改进

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1、找到mmdet中的backbone相关的模型源码2、修改backbone源码3、修改对应的config代码总结本文以mobilenet
弓长^_^张·2023-01-14 19:57

MobileNetV3：Searching for MobileNetV3

SearchingforMobileNetV3MobileNet系列；轻量化网络的集大成者；(看MobileNetV3之前最好了解MobileNetV1，V2，SENet，MnasNet，NetAdapt
不存在的c·2023-01-13 22:17

EfficientFormerV2 加速 ViT，更高效的移动端视觉模型

EfficientFormerV2加速ViT，更高效的移动端视觉模型出品人：Towhee技术团队顾梦佳EfficientFormerV2仿造卷积结构的MobileNet，对transformers进行一系列针对移动端加速的设计和优化
·2023-01-13 17:02

（已解决）keras下载预训练模型中断怎么办

比如如下代码：convBase=keras.applications.MobileNet(weights='imagenet',include_top='False')此时可以通过下载到本地，再加载的方式
qq_43025979·2023-01-13 16:23

WebAI.js：一个简单的网页前端 AI 模型部署工具

可通过在线体验网站HelloWebAI.js进行快速的体验试用2.特性WebAI.js支持HTMLscript标签引入和node.js两种方式进行使用目前支持目标检测(Yolo/ssd/…)、图像分类(MobileNet
jm_12138·2023-01-13 09:33

MobileNet系列论文——MobileNet V3

目录MobileNetV3创新点：SE模块互补搜索技术组合网络结构的改进h-swish激活函数4MobileNetV3网络结构补充资料MobileNetV3MobileNetV3主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构，用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量)，同时在MobileNetV2网络结构基础上进行改进，并引入了SE模块以及H-Swish激活函数。创新点互
坚硬果壳_·2023-01-12 11:52

MobileNet V2模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdfMobileNetV2的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。（也可以作为backbone完成检测和分割任务）MobileNetV2的优点：相较于V1，模型更小，精度更高。MobileNetV2的方法：①使用倒置残差结构(InvertedResiduals)，1x1卷积升维+3x3深度卷积+1x1卷积降维；②
Peach_____·2023-01-12 11:19

MobileNet V3模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdfMobileNetV3的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。（也可以作为backbone完成检测和分割任务）MobileNetV3的优点：相较于V2，模型更小(small)，精度更高。MobileNetV3的方法：①引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制模块，改进倒置残差结构；(
Peach_____·2023-01-12 11:47

MobileNet v1笔记

目录1.参数量和计算量2.1×1卷积3.MobileNetV1论文3.1摘要3.2背景3.3相关工作3.4网络结构3.4.1深度可分离卷积3.4.2模型结构和训练3.4.3压缩模型3.5实验4.总结附搬家啦http://blog.recusant.top/1.参数量和计算量参数量(Params)：是指模型中权值的数量，决定了模型的大小。一个h×wh\timeswh×w的卷积核参数量为：Kh×Kw×
recusant·2023-01-11 12:40

pytorch学习（六）—— MobileNet网络搭建

本篇博客是学习B站霹雳吧啦Wz教学视频的总结本节所用到的程序和教学视频链接：程序视频数据集下载，提取码:dw2dMobileNetV1网络结构在移动设备中运行深度学习轻量级CNN网络，牺牲少量准确率来大大减少模型参数与运算量提出了DepthwiseConvolution+PointwiseConvolution大大减少运算量(理论上普通卷积计算量是DW+PW的8到9倍)DW卷积（Depthwish
在下黄小二·2023-01-11 12:09

MobileNet V1模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdfMobileNetV1的目的：对图片进行特征提取，依据特征进行分类。MobileNetV1的优点：轻量。MobileNetV1的方法：使用深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)，减少模型参数量。深度可分离卷积由深度卷积(DepthwiseConvolution)和逐点卷积(Po
Peach_____·2023-01-11 12:06

original_keras_version = f.attrs[‘keras_version‘].decode(‘utf8‘) AttributeError: ‘str‘ object has no

original_keras_version=f.attrs['keras_version'].decode('utf8')AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'在训练MobileNet
一苇所如·2023-01-10 18:58

轻量级网络——MobileNet系列学习（理论篇）

目录一、MobileNetV11.1Depthwiseseparableconvolution(深度级可分离卷积)参数对比1.2MobileNet网络结构1.3MobileNet网络结构1.3MobileNet
恬梦·2023-01-09 08:39

轻量级网络--MobileNet学习记录

《EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.亮点MobileNet是为手机等移动和嵌入式设备提出的高效模型。
胖虎记录学习·2023-01-09 08:36

node使用tensorflow.js实现垃圾分类练习

/垃圾分类/垃圾分类/train';constOUT_PUT='output';constMOBILENET_URL='http://127.0.0.1:8080/data/mobilenet/web_
（；￣ェ￣）。·2023-01-08 07:07

神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总

神经网络学习小记录24——卷积神经网络经典模型及其改进点汇总学习前言经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet
Bubbliiiing·2023-01-07 11:50

FFMPEG下利用Intel VPP_QSV插件实现基于GPU的图像缩放和色彩空间转换 （一） - 命令行模式

这几天碰到的问题是在准备给mobilenet-ssd神经网络推理前需要对视频文件做解码，然后缩放到需要的分辨率再转成RGB格式的数据，这样才能丢进网络里做推理。
sandmangu·2023-01-06 17:33

pytorchyolov4训练_PyTorch版YOLOv4更新了，不仅适用于自定义数据集，还集成了注意力和MobileNet...

来源：机器之心作者：陈萍距离YOLOv4的推出，已经过去5个多月。YOLO框架采用C语言作为底层代码，这对于惯用Python的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的，可以交
weixin_39717110·2023-01-06 13:37

PyTorch版：集成注意力和MobileNet的YOLOv4

距离YOLOv4的推出，已经过去5个多月。YOLO框架采用C语言作为底层代码，这对于惯用Python的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的，可以交流一下么」。由于原版YO
机器学习算法那些事·2023-01-06 13:03

【小白学PyTorch】17.TFrec文件的创建与读取

|14tensorboardX可视化教程小白学PyTorch|13EfficientNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|12SENet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|11MobileNet
风度78·2023-01-06 13:03

基于Paddle的计算机视觉入门教程——第9讲 MobilenetV3网络详解

B站教程地址https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6/介绍Mobilenet是由Google公司创造的网络系列，目前已经发布至V3版本，每一次版本更新都是在前一次网络上的优化修改
一笑奈何LHY·2023-01-05 15:20

Roofline Model与深度学习模型的性能分析

任何模型（例如VGG/MobileNet等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU/GPU/ASIC等）才能展现自己的实力。模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。
秋水 墨色·2023-01-05 01:43

【论文学习】FD-MonbileNet: IMPROVED MOBILENET WITH A FAST DOWNSAMPLING STRATEGY

原文链接：https://arxiv.org/abs/1802.03750作者介绍了一种高效且在有限运算量限制上十分准确的网络：Fast-DownsamplingMobileNet（FD-MobileNet
斯丢劈德Tony·2023-01-05 01:40

Mediapipe 手势模型 转换rknn

进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入t@ubuntu:~/rknn/rknn-toolkit2/examples/tflite$目录参照mobilenet_v1demo
江太翁·2023-01-05 01:06

【mmdetection源码阅读二】configs下的retinanet_r101_fpn_1x.py

前言在mmdetection中，将目标检测的网络框架分为了几个模块：1backbone：通常是FCN网络,用于提取特征图,例如ResNet,MobileNet。
qq_29750461·2023-01-04 18:31

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,MobileNet
@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

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。
lll423·2023-01-04 18:47

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

参照文章：卷积网络基础知识1、概念在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。
木槿qwer·2023-01-04 10:39

一文读懂AI网络结构：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

1引言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-152top-5错误率仅为3
海鸥-号·2023-01-04 09:59
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