mobileNet 第9页

Mobilenet系列中的Bottleneck 循环块中如何将局部变量提升为全局变量用于后续个性化处理。注意力机制添加以及中间层提取。请参考本人代码

参考代码：本人的：在forward中进行修改，用关键字进行声名，不要再init中用关键字而是在forward中用关键字global将局部变量进行声名，提取中间层也可以用类似的方法，将中间的特征层赋值给一个局部变变量（将局部变量转化为全局变量）

P13643822101·2022-12-08 17:22

resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等tensorflow预训练权重下载

vgg16/vgg19/resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等模型权重文件下载地址：https

weixin_38324954·2022-12-08 17:15

yolov5 多个 backbone版本的仓库

https://github.com/rglkt/yolov5-with-more-backbone目前懒人集成了mobileNet、regNet、efficientNet。

rglkt·2022-12-08 12:28

目标分类和目标检测学习笔记-理论篇

5.MobileNet6.ShuffleNet7.EfficientNet8.VisionTransformer二、目标检测篇1.RCNN->Fast_RCNN->Faster_RCNN**

逃離地球·2022-12-08 09:28

RCNN学习笔记-MobileNet2

MobileNetv2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络，准确率更高，模型更小。网络中的亮点：ØInvertedResiduals（倒残差结构)ØLinearBottlenecks激活函数的不同，relu6.LinearBottlenecks考虑一个由n层Li组成的深度神经网络，每层Li具有维数为hi×wi×di的激活张量。在本节中，我们将讨论这些激活张量的

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:24

论文笔记：MobileNet v2

原论文：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetv21、四个问题要解决什么问题？与MobileNetv1所要解决的问题一样，为嵌入式设备或算力有限的场景下设计一个有效的模型。用了什么方法解决？一方面，沿用了再MobileNetv1中采用的depthwiseseparableconvolution。另一方面，新提出了inve

hongbin_xu·2022-12-08 09:24

吴恩达《深度学习专项》笔记（十一）: CNN示例学习：VGG, ResNet, MobileNet

学习提示上周，我们学完了CNN的基础组成模块。而从这周开始，我们要换一种学习方式：我们会认识一些经典的CNN架构，从示例中学习。一方面来说，通过了解他人的网络，阅读他人的代码，我们能够更快地掌握如何整合CNN的基础模块；另一方面，CNN架构往往泛化能力较强，学会了其他任务中成熟的架构，可以把这些架构直接用到我们自己的任务中。接下来，我们会按照CNN的发展历史，认识许多CNN架构。首先是经典网络：L

大局观选手周弈帆·2022-12-08 09:23

RCNN学习笔记-MobileNet

Abstract我们提出了一类叫做MobileNets的高效模型用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets基于一种简化的架构，该架构使用深度方向可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。我们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生成器根据问题的约束条件为其应用程序选择合适大小的模型。我们在资源和精度权衡方面进行了大量实验，与其他流行模型相比，我们在Ima

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:20

RCNN学习笔记-MobileNet3

更新Block(bneck倒残差结构)1.加入SE（自注意力模块squeeze-and-excitebottleneck）模块。当stride==1（高和宽是不会变化的）且inputc==outputc才有shortcut连接。相反，我们将它们全部替换为扩展层中通道数量的1/4。我们发现，在参数数量适度增加的情况下，这样做可以提高准确性，并且没有明显的延迟成本。2.更新了激活函数NL：非线性激活函

要努力啊啊啊·2022-12-08 07:19

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》第三节作业

官方torchvision训练mobilenet

lucky-xxyyxx·2022-12-08 01:28

MobileNet（二）

MobileNet模型是基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积的形式。这种形式将标准卷积分

小于同学饿了·2022-12-07 21:46

【小白学PyTorch】13.EfficientNet详解及PyTorch实现

>小白学PyTorch|12SENet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|11MobileNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch|10pytorch常见运算详解小白学PyTorch

风度78·2022-12-07 21:42

垃圾分类数据集-8w张图片245个类附赠tensorflow代码

模型训练使用的是tensorflow2.3，其中mobilenet的准确率有82%，并使用pyqt5构建了图形化

肆十二·2022-12-07 21:42

(14)关于PyTorch训练深度学习模型CPU/GPU使用率低，训练速度慢这一问题的总结

电脑配置双2080Ti+i7-10700K，使用mobilenet-yolov4-lite训练VOC数据集时，训练100epochs要五六个小时，检测cpu和gpu的使用发现利用率都很低，说明没有充分使用电脑优秀的性能

weixin_40227656·2022-12-07 21:31

Mobile net v1系列笔记

DepthwiseConvolution（DW卷积）：Mobilenet网络针对与移动端部署，其亮眼之处在于DW卷积，该卷起区别于普通卷积在于：卷积层的每个卷积核是单层的，只负责上一层的一个channel

CV_er·2022-12-07 21:55

[Transformer] TopFormer: Token Pyramid Transformer for Mobile Semantic Segmentation

TopFormer：打造Arm端实时分割与检测模型，完美超越MobileNet!

Cherry_qy·2022-12-07 13:21

神经网络模型2——MobileNet(轻量级)

一、网络模型MobileNet模型一个**轻量级**的深层神经网络，训练快，运行起来也不卡如下就是MobileNet的结构：二、模型特点：采用depthwiseseparableconvolution—

咸鸭蛋黄儿·2022-12-07 07:54

CNN卷积参数量计算

参考：轻量级网络-Mobilenet系列(v1,v2,v3)-知乎盘点下每种类型的层计算可学习参数的数量Inputlayer：输入层所做的只是读取输入图像，因此这里没有可以学习的参数。

benben044·2022-12-07 07:40

卷积核里面的参数怎么来的_深度可分离卷积（Depthwise separable 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

weixin_39669265·2022-12-06 14:09

nn.Conv2d中groups参数的理解 python

因为需要把yolo网络改成mobilenet，涉及到卷积层的group参数，所以来好好理解一下。

乒乒乓乓丫·2022-12-06 00:40

垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)

垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码(支持googlenet,resnet,inception_v3,mobilenet_v2)目录垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码(支持googlenet,resnet

AI吃大瓜·2022-12-05 21:58

记将MobileNet的pytorch模型转换成TorchScript格式出现的问题

这里写自定义目录标题使用torch.jit.script()将mobilenetv3的pytorch模型转换成TorchScript时出现RuntimeError:Triedtoaccessnonexistentattributeormethod‘ne’oftype‘torch.SeModule’.Didyouforgettoinitializeanattributeininit()?:File“

道镜·2022-12-05 18:22

【深度学习模型】CNN的进击之路——讲讲ResNet, Inception, ResNeXt和Densenet等常见网络

文章目录前言1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNetV14.GoogLeNetV25.GoogLeNetV36.ResNet7.GoogLeNetV48.DenseNet9.MobileNet10

weiquan fan·2022-12-05 14:37

通道可分离卷积 depth-wise separable convolution

通道可分离卷积文章目录通道可分离卷积正常卷积回顾通道可分离卷积通道分离卷积，depthwiseseparableconvolution，也叫深度可分离卷积，是MobileNet系列的主要特点，也是其发挥轻量级作用的主要因素

哈兰德小助理·2022-12-05 14:52

卷积神经网络训练准确率突然下降_从MobileNet看轻量级神经网络的发展

前言随着深度学习的火热，计算机视觉领域内的卷积神经网络模型也层出不穷。从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越好。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。移动设备因硬件资源和算力的限制

weixin_39592240·2022-12-05 11:56

Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 阅读笔记

我们首先简单地将ShuffleNet中高效的shuffleblock应用于HRNet，相比流行的轻量级网络（如MobileNet、ShuffleNet和小型HRNet）能产生更好的性能。

AnZhiJiaShu·2022-12-05 01:26

2021-03-14 Faster r-cnn实现（二）预训练模型&权重【res系列、mobilenet以及其他】

FasterR-CNN实现（一）上文讲的是vgg16实现fasterr-cnn，现在想尝试用其他的，比如res系列，mobilenet系列。

m_Molly·2022-12-04 17:34

基于MobileNet的轻量级卷积神经网络实现玉米螟虫不同阶段识别分析

本文主要是基于玉米螟虫不同阶段的数据来构建识别模型，实现对于不同阶段玉米螟虫的准确识别，话不多说首先来看效果：基于MobileNet的轻量级农作物——玉米螟虫识别系统完整项目截图如下所示：各文件详情如下

Together_CZ·2022-12-03 22:49

MobileNet与HybridSN 高光谱图像分类

目录一、MobileNet1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3二、HybridSN高光谱图像分类三、思考一、MobileNet1.MobileNetV1传统卷积神经网络

weixin_45846711·2022-12-03 15:07

人工智能面试总结-经典分类网络与发展

简要说说MobileNet系列？说说ShuffleNet？说说SENet？</

啥都生·2022-12-03 09:39

VGG、RestNet、MobileNet介绍

博客图片来自霹雳吧啦Wz文章目录VGG网络亮点感受野感受野计算公式不同卷积核的参数大小RestNetResidual残差结构BN层计算均值和方差使用BN的注意事项迁移学习方式MobileNetV1网络亮点输入特征与卷积核关系DepthwiseSeparableConv深度可分卷积V2网络中的亮点倒残差结构V3亮点更新Blockse模块重新设计耗时层结构重新设计激活函数shuffleNetv1VGG

爱学习的王同学#·2022-12-03 08:21

MobileNetv3网络详解、使用pytorch搭建模型并基于迁移学习训练

网络的创新点：(1)更新Block(bneck)(2)使用NAS搜索参数(NeuralArchitectureSearch)(3)重新设计耗时层结构(1)更新BlockMobileNetv2的倒残差结构：MobileNet

STATEABC·2022-12-03 08:51

pytorch学习笔记：低版本pytorch模型使用1.6以上版本保存的模型报错问题

/weights/mobilenet0.25_epoch_15_torch1.2.pth',_use_new_z

阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:39

如何理解 MobileNet V2：线性激活 + 倒置残差模块 + 高效内存

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks2019年文章目录AbstractIntroductionPreliminaries,discussionandintuitionDepthwiseSeperableConvolutionsLinearBottlenecksInvertedresidualsInformationflowinterpr

Abandon_first·2022-12-02 23:38

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications》中文翻译

摘要：我们为移动和嵌入式视觉应用程序提出了一类名为mobilenet的高效模型。mobilenet基于一种流线型的架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级的深度神经网络。

松言伊·2022-12-02 18:47

RepVGG论文详解

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。背景知识VGG和ResNet回顾1，VGGNet拥有5

qq_1041357701·2022-12-02 16:45

深度学习中的网络结构backbone汇总

Inception4.1InceptionV14.2InceptionV2、InceptionV34.3InceptionV45、ResNet5.1preResNet5.2ResNeXt6、DenseNet7、SENet8、SqueezeNet9、MobileNet10

soohoo123·2022-12-02 10:19

深度学习常用的backbone有哪些

深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt

万里鹏程转瞬至·2022-12-02 10:47

MobileNet V3 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍MobileNetV3的创新1、SE模块的加入2、修改尾部结构3、修改通道数量4、改变激活函数SE模块中BottleNeck模块中MobileNetV3网络结构1、MobileNetV3Large2、MobileNetV3Small实验结果ImageNet分类实验结果在SSDLite目标检测算法中精度代码实现参考资料介绍MobileNetV3是对MobileNetV2的改进，同样是一个

cofisher·2022-12-02 10:15

【神经网络】(14) MnasNet 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，通过牺牲少量准确率来换取更快的运算速度。在之前的章

立Sir·2022-12-02 10:14

mobilenet cpu 加速_使用NNAPI加速android-tflite的Mobilenet分类器

AndroidNeuralNetworksAPI(NNAPI)是一个AndroidCAPI，专门为在移动设备上针对机器学习运行计算密集型运算而设计。NNAPI旨在为编译和训练神经网络的更高级机器学习框架（例如TensorFlowLite、Caffe2等）提供一个基础的功能层。该API适用于运行Android8.1（API级别27）或更高版本的所有设备。对NNAPI的设计使用感兴趣的，可以参考链接。

weixin_39958019·2022-12-02 01:35

【人脸检测】复现Pytorch_Retinaface(Pytorch版本)

https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface训练这个模型很耗GPU，mobilenet0.25还好（训练8G以内，测试1G以内），resnet50至少要43G

聿默·2022-12-01 17:06

基于RetinaFace+ArcFace的人脸识别测试和验证代码

take_pic_retina.py2、人脸批量导入采集take_pic_pic.py3、人脸库更新和测试face_verify_retina.py4、运行四、公开数据集验证一、简介主要介绍用RetinaFace（MobileNet0.25

Bixiwen_liu·2022-12-01 17:02

[ 轻量级网络 ] 经典网络模型2——MobileNet 详解与复现

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[轻量级网络]经典网络模型2——MobileNet

Horizon Max·2022-12-01 16:15

MobileNet 算法的介绍

引言卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。图1CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017）然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。首

小王WBJ·2022-12-01 16:44

MobileNet

mobilenet主要思想将卷积分为两个更小的操作，depthwiseconvolution/pointwiseconvolution,降低计算量。

小橘AI·2022-12-01 16:14

MobileNet的理解

（1）MobileNet是一个轻量级卷积神经网络，它进行卷积的参数比标准卷积要少很多。

芋辕-·2022-12-01 16:14

mobilenet 解析

`mobilenet`结构2.1.深度可分离卷积2.2.网络结构2.3.宽度乘数2.4.分辨率乘数论文地址1.简介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，用于移动和嵌入式视觉应用

ManiacLook·2022-12-01 16:13

B-神经网络模型复杂度分析

模型参数量分析卷积层参数量BN层参数量全连接层参数量三，模型内存访问代价计算卷积层MAC计算四，一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率(Utilization)五，参考资料前言现阶段的轻量级模型MobileNet

嵌入式视觉·2022-12-01 01:40

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