mobileNet 第8页

GPU端吊打RegNet、EfficientNet的强悍担当：GENet

不同于之前的MobileNet、EfficientNet以及RegNet等网络采用相同的模块构建整个网络，该文对不同阶段的模块进行分析并得出这样的结论：在网络的low-level阶段采用Basic

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-22 20:28

【研究生】PyTorch Hub发布！一行代码调用最潮模型，图灵奖得主强推

计算机与软件考研·2022-12-22 18:50

MobileNet-yolov4

一、MobileNetV11、定义conv_bn结构defconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),#卷积核大小为3*3nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU6(inplace=True))2、定义conv_dw结构defconv_dw(inp,oup

有温度的AI·2022-12-22 10:45

轻量级网络模型MobileNet发展脉络（V1-V2-V3）

卷积神经网络发展卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中，并取得了巨大的成功。然而，卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用，在移动端以及嵌入式设备等资源受限的环境中受到限制，因此需要进行网络压缩。从2012年AlexNet网络提出获得imagenet分类任务第一名后，深度学习模型迅速发展，网络层数不断加深，2015年提出的ResNet的准确率首次超越人类，但同时网络层数也达到了1

春末的南方城市·2022-12-21 12:27

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程

树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现objectdetection小白教程简介对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派

XxlBigbrother·2022-12-20 18:43

深度学习经典论文汇总

CV-CNNAlexNet（2012）：深度学习热潮的奠基作VGG（2014）：使用3x3卷积构造更深的网络GoogleNet（2014）：使用并行架构构造更深的网络ResNet（2015）：构建深层网络的残差连接MobileNet

下雨天吃火锅哩·2022-12-20 17:16

MobileNet V1、V2、V3神经网络学习

而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。二、MobileNetV

小小_喻·2022-12-20 10:53

JCYAO_·2022-12-19 21:30

Unet 语义分割模型（Keras）| 以细胞图像为例

文章目录前言一、什么是语义分割二、Unet1.基本原理2.mini_unet3.Mobilenet_unet4.数据加载部分参考前言最近由于在寻找方向上迷失自我，准备了解更多的计算机视觉任务重的模型。

__不想写代码__·2022-12-19 13:23

channel-wise卷积--学习笔记

alexnet使用完全独立的组卷积，两个组之间没有信息交互mobilenet使用深度可分离卷积，使用1X1point

Wsyoneself·2022-12-19 11:05

Resnext论文学习

和inception等网络中，都是block的组合，这是一种十分简洁的组网方式2.提出了基数的概念:用来和衡量拆分、转换和聚合模块的复杂度论文思路：1.结构类似于inception+resnet还有点mobilenet

Diros1g·2022-12-19 01:00

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD

张铁通·2022-12-19 00:39

深度学习--大黄蜂预测

使用MATLABR2021b的深度学习工具箱对2021年美赛C题大黄蜂数据进行处理图像识别使用MobileNet-v2进行迁移学习main1.m%%准备工作空间clear;clc;%%导入数据params

zed_zch·2022-12-18 02:33

如何使用OpenCV-Python实现超轻量化的实时物体检测（可显示分类结果+bbox，附源码）

功能包：opencv-python（4.5.1.48）配置文件coco.names（darknet中常用的标签文件）、frozen_inference_graph.pb（weights文件）、ssd_mobilenet_v3

Demo_xxx·2022-12-18 02:57

Pytorch系列(四):猫狗大战1-训练和测试自己的数据集

Pytorch猫狗大战系列：猫狗大战1-训练和测试自己的数据集猫狗大战2-AlexNet猫狗大战3-MobileNet_V1&V2猫狗大战3-MobileNet_V3TensorFlow2.0猫狗大战系列猫狗大战

hjxu2016·2022-12-17 16:38

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

轻量化模型架构1、MobileNetMobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建可分离卷积及深度可分离卷积详解V1创新点：引入深度可分离卷积存在的问题：DepthwiseConvolution存在潜在问题，训练后部分信息丢失，导致部分kernel的权值为0。V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe

木槿qwer·2022-12-16 21:41

【神经网络】(13) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算速度。在

立Sir·2022-12-16 19:18

机器学习常用命令（持续更新ing）

机器学习可视化可以通过tensorboard文件实现，可以在prompt中输入以下命令启动，并进入http://localhost:6006/来查看训练信息tensorboard--logdir=work_dirs/mobilenet_new

以后的以后จุ๊บ·2022-12-16 18:26

yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例

yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2

猛男技术控·2022-12-16 16:59

轻量化神经网络 MobileNet 同济子豪直播自用学习记录

记录ModelArts子豪学长的论文边缘计算不需要网络手机,智能指纹锁,算力不够这就是需要轻量化CNN预备知识MobileNetV1所以要减少内存占用各大厂商都有自己的边缘计算的库参数量少，但是效率高深度可分离卷积计算量和参数量扩展阅读MobileNetV2改进深度可分离卷积先升维，再降维进一步降低参数扩展阅读MnasNet使用了强化学习遗传算法MobileNetV3进一步加强激活函数使用h-sw

哇咔咔负负得正·2022-12-16 15:42

yolov5修改骨干网络--原网络说明

yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2

猛男技术控·2022-12-16 08:08

Mobilenet系列(3):使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练

MobileNetV2网络结构如下，网络的详细讲解参考博客：MobileNet系列(2)：MobileNet-V2网络详解图1MobileNetV2网络架构从表格的网络结构可以看出，模型基本上就是堆叠倒残差结构

@BangBang·2022-12-16 07:05

MobileNet网络模型(V1,V2,V3)

MobileNet网络中的亮点：DW卷积，增加了两个超参数，控制卷积层卷积核个数的α，控制输入图像大小的β，这两个超参数是我们人为设定的，并不是学习到的。

你憨厚的老父亲突然·2022-12-15 18:44

MobileNet_v2个人理解

MobileNet_v2：《InvertedResidualsandLinearBottlenecks:MobileNetworksforClassification,DetectionandSegmentation

阿飞的客栈·2022-12-15 16:50

深度神经网络移动终端GPU加速实践

MobileNet模型Mobi

zhangbijun1230·2022-12-15 15:02

Pytorch搭建常见分类网络模型------VGG、Googlenet、ResNet50 、MobileNetV2（4）

接上一节内容：Pytorch搭建常见分类网络模型------VGG、Googlenet、ResNet50、MobileNetV2（3）_一只小小的土拨鼠的博客-CSDN博客mobilenet系列：mobilenetV1

一只小小的土拨鼠·2022-12-15 12:35

轻量化网络（二）MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

论文链接Pytorch实现Tensorflow实现MobilenetV2是谷歌在MobilenetV1上的进一步改进，第一版参考文章，是Mobilenet系列的第二篇。

shentu7·2022-12-15 10:42

【论文阅读】MobileNet V2——MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

文章目录论文阅读代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢p导论文链接：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks主要亮点是提出了带线性瓶颈层的倒残差结构回顾MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，

每个人都是孙笑川·2022-12-15 10:41

MobilenetV2学习笔记 --- MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

论文：https://arxiv.org/abs/1801.04381代码：https://github.com/tonylins/pytorch-mobilenet-v2此外给出MobilenetV1

梦坠凡尘·2022-12-15 10:05

神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解

神经网络学习小记录23——MobileNet模型的复现详解学习前言什么是MobileNet模型MobileNet网络部分实现代码图片预测学习前言MobileNet是一种轻量级网络，相比于其它结构网络，它不一定是最准的

Bubbliiiing·2022-12-14 18:57

训练VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch

DeepLabV3plus-Pytorch-master#先打开visdom(指定端口号，和运行指令里的端口号一致)python-mvisdom.server-p28333#进行训练pythonmain.py--modeldeeplabv3plus_mobilenet

清风拂杨柳#·2022-12-14 15:20

【论文阅读】MobileNet ——MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

文章目录论文阅读代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢p导论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications主要亮点有两个：1、Depthwiseseparableconvlution(adepthwiseconvolutionanda1*1convolution)r

每个人都是孙笑川·2022-12-12 01:00

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications--Andrew

0、摘要1、引入2、先前工作3、MobileNet结构3.1DepthwiseSeparableConvolution（深度可分离卷积）3.2网络结构和训练3.3WidthMultiplier:ThinnerModels3.4ResolutionMultiplier

我是一个对称矩阵·2022-12-12 01:29

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络Mobile：可以指手机等移动端；MobileNet

不存在的c·2022-12-12 01:51

高效推理网络：PeleeNet、VoVNet、DetNet

1.PeleeNet参考代码：CaffePyTorch论文名称：《PeleeNet：AReal-TimeObjectDetectionSystemonMobileDevices》1.1设计理念在类MobileNet

m_buddy·2022-12-11 20:23

keras核心已转储_转储Keras-ImageDataGenerator。开始使用TensorFlow-tf.data（第2部分）

在这里，我将使用mobilenet模型比较tf.data和Keras.ImageDataGen

weixin_26726011·2022-12-11 00:42

复现Retinaface-人脸检测模型

人脸检测模型-RetinafaceRetinaface提出的动机MobileNet025网络结构Retinaface网络结构cfg结构先验框代码实现Conv2D+BatchNormalization+LeakyReLUConv2D

阿吉的CV之路·2022-12-10 09:06

使用 X2MindSpore 迁移 Pytorch 训练脚本mobileNet支持分布式训练

使用的模型是分类任务模型mobileNet，数据集是cifar-100。本教程对应的视频讲解链接：https://www.bilibili.com

会写代码的孙悟空·2022-12-10 09:08

微软提出：MobileNet+Transformer轻量化并行网络

集智书童Mobile-Former:BridgingMobileNetandTransformer论文：https://arxiv.org/abs/2108.05895微软提出Mobile-Former，MobileNet

Amusi（CVer）·2022-12-10 02:03

深度学习（五）：MobileNet

MobileNet经历了V1、V2、V3三个版本，俗话说得好，物竞天择，适者生存，MobileNetV3凭借其优质的性能，取代了V1和V2，本文就来详细讲讲MobileNetV3网络模型。

大家都要开心·2022-12-09 16:07

如何使用 OpenVINO 工具套件部署百度飞桨的 YOLOv3模型

本篇文章将关注展示如何将百度飞桨PaddleDetection下的YOLOv3MobileNet多目标检测模型转换为OpenVINO™工具套件的IR模型，并且部署到CPU上。为了使本文拥有更广的

英特尔边缘计算社区·2022-12-09 15:46

如何使用部署百度飞桨的YOLOv3模型

前面两篇文章分别谈到了用DeeplabV3和BiSeNetV2的语义分割模型来做路面分割.本篇文章将关注展示如何将百度飞桨PaddleDetection下的YOLOv3MobileNet多目标检测模型转换为

英特尔边缘计算社区·2022-12-09 15:45

mobileNet-v1理论分析

1.概述mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式，其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化，该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下，模型得到较大的压缩，从而为在嵌入式端进行实现提供了可能

奔跑熊·2022-12-09 13:15

深度学习经典网络: MobileNet系列网络(MobileNet v1)

abs/1704.04861keras代码：https://github.com/keras-team/keras-applications/blob/master/keras_applications/mobilenet.pyMobileNetv10

H.SH·2022-12-09 13:43

MobileNet网络

文章目录1.MobileNetv1网络1.1MobileNet网络简介1.2网络亮点1.3普通卷积、PW、DW的比较1.3.1传统卷积1.3.2DW卷积1.3.3PW卷积（实质是：卷积核大小为1的普通卷积

-断言-·2022-12-09 13:40

CV-Model【2】：MobileNet v1

系列文章目录MobileNet系列网络v1：CV-Model【2】：MobileNetv1MobileNet系列网络v2：CV-Model【3】：MobileNetv2MobileNet系列网络v3：CV-Model

zzzyzh·2022-12-09 13:05

TensorRT初探——MobileNet_V1

TensorRT初探——MobileNet_V1引言随着人工智能的发展，深度学习在计算机视觉上的应用越来越广泛，但如何落地实际工程项目的问题也越发受人关注，如何在边缘设备上运行深度学习模型也成为一个热点

CoderLife_·2022-12-09 13:34

MobileNet v1神经网络剖析

本文参考:MobileNet网络_-断言-的博客-CSDN博客_mobile-neConv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？

benben044·2022-12-09 13:33

深度学习100问-14：图像语义分割有哪些经典的上采样方法？

目前已知的大多数分类网络，比如说VGG、ResNet、MobileNet、Inception和DenseNet等，均可用于分割时的信息编码，那么恢复图像像素的上采样方法都有哪些呢？经

louwill12·2022-12-09 08:32

timm——pytorch下的迁移学习模型库·详细使用教程

项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库，通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型（目前内置预训练模型592个，包含densenet系列、efficientnet系列、resnet系列、vit系列、vgg系列、inception系列、mobilenet

万里鹏程转瞬至·2022-12-09 03:53

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