mobileNet 第7页

不同参数对分类模型性能影响记录

影响模型的性能参数，主要有1）卷积核的大小和步长2）学习率的大小和策略3）最优方法4）正则化因子5）网络深度测试网络MobileNet,ALLconv6。

YOULANSHENGMENG·2023-01-03 14:31

模型性能参数

importtorchimporttorchvision#或者测试自己搭建的模型frommodel_v2importMobileNetV2frommodel_v3importmobilenet_v3_small,mobilenet_v3

栋哥爱做饭·2023-01-03 14:00

使用Tensorflow训练检测口罩模型完整实例

训练模型实战开始（1）整个过程思路（2）导入相关的库（3）参数预设置（4）数据增强（5）使用迁移学习搭建模型（6）定义相关的回调函数（7）模型训练（8）绘制图形4.口罩检测开始（1）结合训练的模型进行预测（2）使用MobileNet_SSD

Keep_Trying_Go·2023-01-03 11:26

睿智的目标检测50——Tensorflow2 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析对于YoloV4而言，其整个网络结构可以分为三个部分。分别是：1、主干特征提取网络Backbone，对应图像上的CSPdarknet532、加强特征提取网络，对应图像上的SPP和PANet3、预测网络YoloHead，利用获得到的特征进行预测其中：第一部分主干特征提取网络的功能是进行初步的特征提取，利用主干特征提取网络，我们可以获得三个初步的有效特征层

wouderw·2023-01-02 10:08

基于MobileNet_SSD和树莓派的栗实象目标检测系统设计

使用关键技术：MobileNet-SSD；树莓派；深度学习；栗实

脑瓜子嗡嗡的小刘·2023-01-02 10:37

目标检测——Pytorch 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

目标检测——Pytorch利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台学习前言源码下载网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析2、mobilenet系列网络介绍a、mobilenetV1

daoboker·2023-01-02 10:37

【笔记】ssd mobilenet 网络

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。

程序猿的探索之路·2023-01-02 10:05

攻克目标检测难点秘籍一，模型加速之轻量化网络

目录目标检测难点概述秘籍一，模型加速之轻量化网络1SqueezeNet：压缩再扩展2MobileNet：深度可分离2.1MobileNetV12.2MobileNetV22.3MobileNetV33S

m0_61899108·2023-01-02 10:35

MobileNet-SSD训练自己的数据集

仅作笔记整理搬运使用，没有任何程序原创部分，主要给自己提个醒，避免重复搜索工作一、配置ubuntu18.04，显卡驱动，cuda10.1，cudnn7.6.5查看cuda版本:cat/usr/local/cuda/version.txt查看cudnn版本：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2二、安装配置caffe-ssdanna

松二·2023-01-02 10:34

使用MobileNet_SSD进行目标检测

文章目录1.MobileNetV1轻量化网络结构2.MobileNetV2轻量化网络结构3.前置准备（1）MobileNetSSD_300x300.prototxt描述文件下载（2）MobileNet_SSD.caffemodel

Keep_Trying_Go·2023-01-02 10:33

深度学习--关于MobilenetV3-small模型（2）

目录一、MobileNet系列1、MobileNetV12、MobileNetV23、MobileNetV3二、MobileNetV3-small的实现一、MobileNet系列1、MobileNetV1

Struart_R·2023-01-02 07:11

7.1MobileNet网络详解-学习笔记

转载视频https://www.bilibili.com/video/BV1yE411p7L7mobilenetv1

雨浅听风吟·2022-12-31 15:24

【MobileNet】移动端深度学习网络MobileNet详解

阅读论文MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplication，对移动端深度学习网络MobileNet记录了一些笔记

Katherine121·2022-12-31 15:52

深度学习-【图像分类】学习笔记7 MobileNet

文章目录7.1.1MobileNetv1、v2网络详解MobileNetv1DW卷积DepthwiseSeparableConvMobileNetv2InvertedResiduals性能对比7.1.2MobileNetv3网络详解更新block重新设计耗时层结构重新设计激活函数7.2.1使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练model.pytrain.pypredict.

小威W·2022-12-31 15:22

【视频学习笔记】（霹雳吧啦Wz）MobileNet 系列

视频链接：7.1MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili7.1.2MobileNetv3网络详解_哔哩哔哩_bilibili目录一、MobileNetV11.Motivation2.Novelty3

小吴同学真棒·2022-12-31 15:21

【小白学PyTorch】11.MobileNet详解及PyTorch实现

风度78·2022-12-31 15:18

轻量级卷积神经网络——MobileNet_v1——学习笔记

MobileNet_v1网络详解及Pytorch实现研究背景论文地址depthwiseseparableconvolution核心模块介绍代码结构——PyTorch参考文献研究背景作为新人，由于硬件限制

读博好难啊·2022-12-31 15:17

MobileNet 网络详解笔记

学习视频来自：7.1MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili在移动端部署深度卷积网络，无论什么视觉任务，选择高精度的计算量少和参数少的骨干网是必经之路。轻量化网络是移动端的研究重点。

放风筝的猪·2022-12-31 15:15

降低神经网络模型复杂度的方法总结

一、CNN模型压缩方法1.将大的卷积核换成小的3*3卷积核2.像GoogleNet的inception模块和Resnet模块，使用1*1卷积进行降维操作3.像MobileNet一样使用深度可分离卷积。

CVplayer111·2022-12-31 09:19

基于深度学习的识别系统APP设计（手写数字、静态图像、实时图像、动态图像、图像迁移、单词语音识别）

功能简介使用expert-graph模型实现手写数字识别使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类使用

biyezuopinvip·2022-12-30 15:54

百度飞桨第一课|让人拍案叫绝的创意都是如何产生的

框架Django：通过ace2p和Facelandmark进行分割，将原有熊猫头表情包的脸去掉，将照片的脸加入，并二值化转化为黑白色的图安全帽检测训练导出模型：PaddleDetection训练ssd-mobilenet

布唧怪·2022-12-29 20:53

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

（1）MobileNet主要专注于优化延迟，但也会产生小型网络。（2）深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和1×1卷积（点态卷积）。

大白兔奶糖yyds·2022-12-29 16:43

torchvision.models之实现一个通用接口调用各种classifier

的童鞋们应该对torchvision很熟悉了，其中的torchvision.models支持的大部分的分类器，主要是alexnet、resnet、vgg、inception、densenet、googlenet、mobilenet

仙女修炼史·2022-12-29 12:24

深度可分离卷积&&组卷积

目录一：深度可分离卷积深度可分离卷积完整示意图普通卷积和深度可分离卷积计算量的对比二：GroupCONV(组卷积)一：深度可分离卷积深度可分离卷积被提出于MobileNet中，其主要作用用于减少模型参数和运算量

不想敲代码的小杨·2022-12-29 11:29

卷积拆分与分组卷积的典型代表网络的总结

，卷积常规参数计算2，卷积拆分网络2.1使用小的卷积核替代大的卷积核（VGG）2.2因式分解卷积3,通道分组卷积网络3.1,简单的通道数分组3.1.1AlexNet3.1.2Xception3.1.3MobileNet3.1.4ShuffleNet3.1.5CondenseNet3.2

YOULANSHENGMENG·2022-12-29 11:19

基于迁移学习的睡意检测报警系统

在本文中，本文基于迁移学习使用MobileNet模型训练了基于人脸的闭眼检测算法，迁移学习模型MobileNet在训练集上的准确率约为99%，测试集上的准确率为96%。

就是求关注·2022-12-28 23:13

chainer-语义分割-DeepLab【附源码】

文章目录前言一、DeepLab官网图二、代码实现1.deeplab主干网络实现，以mobilenet为例，后期可自行修改主干网络2.deepLab网络结构三、调用方式前言本文主要基于deepLab的网络结构搭建配合文章

爱学习的广东仔·2022-12-28 15:36

pytorch模型测试

一、pytroch-cifar100的不同网络模型1）github路径：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar1002）已训练好的mobilenet网络权重可用于测试

jcdd_sh·2022-12-28 13:49

mobilenet_v2_1.4_224 flowers 数据集分类网络

原文链接:mobilenet_v2_1.4_224flowers数据集分类网络上一篇:tensorboard自编码分类网络和vgg19网络结构可视化下一篇:拟合三点共圆圆心坐标和半径mobilenet_v2

阿豪boy·2022-12-28 07:45

轻量型神经网络 shufflenet V1和shufflenet V2

1.shufflenetV1ShuffleNet是旷视科技(Face++)提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端所以，ShuffleNet

gyibo_·2022-12-28 02:48

轻量级网络ShuffleNet v1

ShuffleNetpaperShuffleNet是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。

杯酒和雪·2022-12-28 02:42

轻量级卷积神经网络

SqueezeNetFireModule：Squeeze层和Expand层类似Inception结构深度压缩方法MobileNet（google）精度损失可控范围内，大幅度降低参数和计算量模型结构：深度可分离卷积

搬用工tyler·2022-12-28 02:41

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2 解析

随着2012年AlexNet大放异彩，相比以前浅学习方法在ImageNet中top5error前所未有的下降约10%，CNN已经越来越被人们关注。后续VGG，GoogleNet，ResNet进一步提高CNN的性能。但是到ResNet，网络已经达到152层，模型大小动辄几百300MB+。这种巨大的存储和计算开销，已经严重限制了CNN在某些低功耗领域的应用。图1CNN在ImageNet上的表现说到这里

cheshigeng5799·2022-12-28 02:11

pytorch——MobileNet详解及PyTorch实现

MobileNet详解及PyTorch实现pytorch11MobileNet详解及PyTorch实现MobileNet详解及PyTorch实现背景深度可分离卷积一般卷积计算量深度可分离卷积计算量网络结构

chris_1996·2022-12-27 21:28

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

本文的核心思想，就是将mobilenet与transformer结合起来，通过mobilenet提取局部特征，transformer来提取全局特征。

RANKING666·2022-12-27 17:53

网络模型int8量化中使用的一些量化方法

深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：1）设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNe

m_buddy·2022-12-27 17:23

int8量化--调研

量化简介https://arxiv.org/abs/1806.08342深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；

assassin_sword·2022-12-27 17:23

行人重识别reid

可以任选backbone（resnet，轻量化模型(osnet,mobilenet…)）+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/circleloss+交叉熵损失

cv-daily·2022-12-27 17:19

深度学习第五周 ShuffleNet & EfficientNet

在速度上比1.0的MobileNet要快，而且错误率要更低。channelshuffle。如下图，普通的组卷积仅仅作用在组内，组间是没有信息交流的(使用组卷积可以减少参数和计算量)。

贝叶贝叶贝叶斯·2022-12-27 14:28

shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)

从论文效果来说，shufflenet比同代的mobilenet模型更优秀，但是实际使用时要实际测试，笔者发现在很多应用下，mobilenet从速度和精度上都要优于shufflenet。

BIT_Legend·2022-12-27 14:42

深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

一、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由

冰雪棋书·2022-12-27 01:55

Pytorch 深度可分离卷积和MobileNet_v1

Pytorch深度可分离卷积和MobileNet_v11.深度可分离卷积卷积过程Depthwise过程Pointwise过程2.优势创新计算加速参数量降低乘法运算次数降低通道区域分离3.网络结构pytorch

TES·Rooike·2022-12-27 01:25

MobileNet：深度可分离（原理及代码）

目录背景：标准卷积：深度可分离卷积：MobileNetv1结构小结MobileNetv2结构背景：SqueezeNet虽在一定程度上减少了卷积计算量，但仍然使用传统的卷积计算方式，而在其后的MobileNet

心之所向521·2022-12-27 01:25

【笔记】MobileNet_v1：VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积

代码：gluon-cv/mobilenet.pyat5f5ce87d9a1df1623e15d39d1d2dc65317337652·dmlc/gluon-cv·GitHub

程序猿的探索之路·2022-12-27 01:54

Mobilenet——深度可分离卷积

mobilenet的设计初心在深度学习的道路上，为了满足越来越多的企业和用户的需求，模型的结构越来越复杂，模型的计算量越来越大，模型也越来越庞大。

椒椒。·2022-12-27 01:54

MMDetection2（三）：自定义模型

目录前言一、添加一个新的backbone1、定义一个新的backbone（以MobileNet为例）2、导入新的module3、在配置文件中使用backbone二、添加一个新的necks1、定义一个neck

秋名山翻车的·2022-12-26 15:38

Pytorch hub 介绍

因为它太强了：ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。

jiaotong_jin·2022-12-24 19:02

mobilenet

mobilenet分为了v1v2v3三个版本，下面分别来说一下他们的好处mobilenetv1的亮点在于1.使用了depthwiseCinvolution卷积即（dw卷积），其本质是分组卷积的groups

jsy在学习·2022-12-24 11:15

pytorch 实现Resnext代码详细讲解

resnext的本质在与gruops分组卷积，在之前的mobilenet网络我有

视觉盛宴·2022-12-24 11:08

学习小记：语义分割模型训练后的测试及miou值的求取（python）

借鉴了这个链接里面的deepla b-mobilenet模型：https://github.com/bubbliiiing/Semantic-Segmentation求miou主要借鉴这个链接：https

qaplay·2022-12-23 13:36

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