最近在利用SSD检测物体时，由于实际项目要求，需要对模型进行轻量化，所以考虑利用轻量网络替换原本的骨架VGG16，查找一些资料后最终采用了google开源的mobileNetV2。这里对学习mobileNet系列的过程做一些总结。mobileNetV1是由google在2017年发布的一个轻量级深度神经网络，其主要特点是采用深度可分离卷积替换了
利用keras实现MobileNet，并以mnist数据集作为一个小例子进行识别。使用的环境是:tensorflow-gpu 2.0,python=3.7 , GTX-2070的GPU1.导入数据首先是导入两行魔法命令，可以多行显示.%config InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"
%pprint加载keras中自带的mnist数据imp
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2023-05-30 10:01:23
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1. 下载源码 git clone https://github.com/chuanqi305/MobileNetv2-SSDLite2.从 tensorflow 下载 MobileNetv2-SSDLite 的 tensorflow 模型到 ssdlite/ 路径，并解压。cd MobileNetv2-SSDLite/ssdlite/ wget http://download.tensorflo
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2023-05-31 00:18:20
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要看MobileNet先看Xception。Xception是inception V3的改进，具体是引入了深度可分卷积结构 将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature
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2019-05-28 16:33:00
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本篇博客将介绍轻量型网络MobileNet V1以及 V2版本的亮点。
原创
2021-12-23 16:27:37
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一、基本论述MobileNet v3发表于2019年，该v3版本结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck、SE模块，利用NAS（神经结构搜索）来搜索网络的配置和参数。mobilenet-v3提供了两个版本，分别为mobilenet-v3 large 以及mobilenet-v3 small，分别适用于对资源不同要求的情况，论文中提到
总结一下ShuffleNet相比MobileNet在网络结构上的改进。先讲讲MobileNet。MobileNet是一种轻量级网络，其运行方式决定其在CPU和GPU上运行速度的差距比普通卷积神经网络要小，因为其读取非连续内存的次数相比普通神经网络要小。为什么呢？因为MobileNet中的3X3卷积的输入是一张来自上一层的feature map，而非来自上一层的全部feature map。举个例子，
原创
2023-05-24 15:13:31
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文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1 创建虚拟环境2.2 依赖库安装2.3 其他库安装3、虚拟端环境配置3.1 安装Ubuntu系统3.2 下载并安装anaconda3.3 创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1 下载RKNN-Toolkit4.2 安装RKNN-Toolkit4.3 验证环境是否正确 前言 RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前
因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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1 CNN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。
MobileNet是用在移动端的轻量级CNN，本文简单介绍MobileNet V1到
原创
2021-12-04 17:24:13
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MobileNet V1论文：Efficient Convolutional Neural Networks for mobie vision Application1 引言传统卷积神经网络，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。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低
创新点：正文：MobileNet-V2网络结构 MobileNetV2: 《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》 于2018年1月公开在arXiv(美[ˈɑ:rkaɪv]) ：https://arxiv.org/abs
摘要我们提出了一类用于移动和嵌入式视觉应用的高效模型，称为MobileNets。MobileNet基
翻译
2023-04-07 14:00:55
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# 如何实现“pytorch mobilenet”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[加载预训练的mobilenet模型]
B --> C[调整模型结构]
C --> D[训练模型]
D --> E[评估模型]
E --> F[使用模型进行预测]
```
## 二、详细步骤
### 1.
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1 CNN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
MobileNet V1Depthwise separable convolution(深度可分离卷积)MobileNet的基本单元是深度可分离卷积（depthwise separable convolution），其可以分解为两个更小的操作：depthwise convolution和pointwise convolution。depthwise convolution和标准卷积不同，对于标准卷
import timefrom gluoncv import model_zoo, data, utilsimport gluoncv as gcvfrom gluoncv.utils import try_import_cv2cv2 = try_import_cv2()import mxnet as mx#import cv2# Load the modelnet = gcv.model_zoo
原创
2023-01-13 06:48:16
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## 实现MobileNet Pytorch的步骤
为了帮助你实现MobileNet Pytorch，我将提供以下步骤：
1. 导入所需的库和模块
2. 定义MobileNet Pytorch模型
3. 定义训练和测试的数据预处理函数
4. 加载和准备数据集
5. 定义损失函数和优化器
6. 训练模型
7. 评估模型的性能
8. 保存和加载模型
下面将逐个步骤详细介绍，并提供相应的代码示例。
原创
2023-08-22 06:18:06
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resnet发现网络越深，效果反而会退化，于是引入残差这个东西。 使用了残差，左边是两次的卷积操作，得到f(x)，右边是直接传入自身，即短路连接，思想是拟合这个f(x)，至少不会比原来的更差，大不了f(x)取0，之后逐个元素相加即可。这就是一个残差模块。 因为最后要相加，所以两个的高、宽、channel必须一样。右边这个使用的两个1*1卷积是用来降低升高维度的。右边这个参数可以减少很多。 这里的每
