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
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2024-01-08 16:49:50
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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
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2023-12-12 16:49:41
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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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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
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2024-07-13 08:03:22
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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。
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2024-06-29 07:37:04
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# 教学：实现MobileNet机器学习模型
MobileNet是一个轻量级的深度学习模型，专为移动和边缘设备设计，适用于图像分类等任务。本篇文章将指导你逐步实现一个MobileNet机器学习模型，从环境准备到模型评估。为此，我们将使用Python及其流行的深度学习框架Keras。
## 实现流程
下面是实现MobileNet模型的基本步骤：
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| 步骤
原创
2024-09-23 04:20:30
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目录前言一.MobileNetv11.1.传统卷积1.2.DW卷积1.3.深度可分离卷积(Depthwise Separable Conv)1.4.网络架构1.5.超参数
α
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2024-09-12 11:40:10
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MobileNet系列作为轻量级网络的经典代表，使得CNN轻量化和移动端部署成为可能。它进行卷积的参数比标准卷积要少很多。MobileNet系列目前总共有三个版本， 分别是MobileNet v1、MobileNet v2和MobileNet v3。作为学习轻量化网络的必经之路，本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。MobileNetV1MobileNet就是把VGG中的标准卷积层换成深度
文章目录1. 学习前言2. 什么是MobileNet模型3. MobileNet网络部分实现代码4. 图片预测1. 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，但是它真的很轻！2. 什么是MobileNet模型MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，
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2022-02-11 10:27:16
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经典网络结构总结--MobileNet系列MobileNet mobilenet是Google提出的。 优点：体积小，计算量小，适用于移动设备的卷积神经网络。 可以实现分类/目标检测/语义分割；小型化：卷积核分解，使用1xN和Nx1的卷积核替换NxN的卷积核。 采用bottleneck结构 ，以SqueezeNet为代表 以低精度浮点数保存，例如Deep Compression 冗余卷积核剪枝及哈
文章目录1. 学习前言2. 什么是MobileNet模型3. MobileNet网络部分实现代码4. 图片预测
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2021-06-18 15:14:37
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1. 线性模型基本形式：给定由d个属性描述的样本 x = (x1; x2; ......; xd)，其中，xi是x在第i个属性上的取值，则有：f(x) = w1x1 + w2x2 + ...... + wdxd + b令w=(w1; w2; ......; wd)，x = (x1; x2; ......; xd)，使用矩阵乘法写为向量形式：f(x)
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2023-09-16 14:36:39
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MobileNet是谷歌提出的轻量级模型，其基本单元是深度可分离卷积（depthwise separable co
原创
2022-10-27 12:53:35
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整体架构流程数据处理模型构建以及模型训练模型测试Intel One API使用数据处理cityscapes-dataset是一个用于计算机视觉领域的数据集，主要用于场景理解和自动驾驶等任务。该数据集包含来自德国50个城市的街景图像，其中包括高分辨率图像、标注图像和相机参数。标注图像包括像素级别的注释，如道路、建筑物、行人、车辆等。这些数据可以帮助研究人员和工程师训练和测试计算机视觉模型，以提高自动
原创
2023-09-01 15:08:55
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传统的卷积神经网络，内容需求大，运算量大，无法再移动设备以及嵌入式设备上运行，因此为了解决这一问题我们采用了MobileNet网络。MobileNetV1MobileNet网络主要由DW卷积核PW卷积代替传统卷积组成。与传统卷积不同，DW卷积计算中，每一个卷积核每次只对一个通道数进行卷积运算，形成的特征图通道数也是一个 。因此输入特征举证的通道数等于卷积核的个数，也等于输出特征矩阵的通道数。PW卷
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2024-08-05 11:35:37
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MoveNet是Google在2021年5月推出的一款轻量化姿态估计模型，集成在MediaPipe当中，出来至今已经一年多了，但是似乎相关的技术解读比较少，最近正好调研到仔细研究了一下感觉挺有意思的，所以更新一期解读。0. 前言说起业务落地级别的姿态估计算法方案，大家基本上的共识都是top-down范式，也就是det+pose的形式，先由一个轻量级的姿态估计模型提供bbox，再依次送入pose模型
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2024-03-29 12:05:14
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2017-MobileNetV1MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision ApplicationsMobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络作者：Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun
1. MobileNet v1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861 PyTorch官方实现代码：https://pytorch.org/vision/stable/models.html#cl
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2024-06-07 15:33:28
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Unet模型
U-net网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-net。
U-net与其他常见的分割网络有一点非常不同的地方：U-net采用了完全不同的特征融合方式：拼接，U-net采用将特征在channel维度拼接在一起，形成更厚的特征。而FCN融合时使用的对应点相加，并不形成更
原创
2023-09-04 17:23:03
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论文：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networkscode:matlab ShaoqingRen/faster_rcnn，python AssetionError: training py-faster-rcnn with one class · Issue #34 · rbgirshick/p
