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
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2024-09-12 11:40:10
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近日谷歌发布了 MobileNet 网络架构，它是一系列在 TensorFlow 上高效、小尺寸的移动优先型视觉模型，其旨在充分利用移动设备和嵌入式应用的有限的资源，有效地最大化模型的准确性。MobileNet 是小型、低延迟、低功耗的参数化模型，它可以满足有限资源下的各种应用案例。它们可以像其他流行的大规模模型（如 Inception）一样用于分类、检测、嵌入和分割任
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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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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目录一.理清网络的输入与输出二. 将模型转换为onnx格式三.Netron可视化工具一.理清网络的输入与输出我自定义的网络模型（主要看看前向传播函数即可）：import torch
import torch.nn as nn
#导入数据预处理之后的相关数据
from dataPreprocessing import n_categories
#*************************
上一篇文章，我介绍了部分常用的分类网络结构： TeddyZhang：图像分类：常用分类网络结构（一）zhuanlan.zhihu.com 这次，会接着进行介绍：（二）DenseNet，MobileNet，MobileNet V2，ShuffleNet，ShuffleNet V2DenseNet（CVPR 2017） 本篇论文从图中可以看出，是对ResN
K-Nearest Neighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。 CvKNearest class&
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2024-06-20 21:53:26
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【新智元导读】ICLR 2019一篇论文指出：DNN解决ImageNet时的策略似乎比我们想象的要简单得多。这个发现使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类管道，同时也解释了现代CNN中观察到的一些现象。全文约3300字6图，读完可能需要10分钟CNN非常擅长对乱序图像进行分类，但人类并非如此。在这篇文章中，作者展示了为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，探究其中原因有助于
重要说明如果你遇到任何教程提到旧的openocv-haartraining工具（它被弃用并且仍然使用OpenCV1.x接口），那么请忽略该教程，并坚持opencv-tracecascade工具。这个工具是一个新的版本，根据OpenCV 2.x 和3.x的API用C++编写。opencv_traincascade支持Haar样小波特征[191 ]和LBP（局部二进制模式）[108 ]特征
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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# 深度学习垃圾分类 MobileNet
## 介绍
随着人口的增加和生活水平的提高，垃圾问题逐渐成为了一个全球性的环境问题。垃圾分类是解决垃圾问题的重要环节之一。传统的垃圾分类通常需要人工参与，但这种方式效率低下且容易出现误分类的情况。近年来，深度学习技术的发展为垃圾分类带来了新的解决方案。
MobileNet是一种轻量级的深度神经网络架构，它在保持较高准确率的同时，模型的参数量和计算量都
原创
2023-09-10 06:54:08
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在这篇文章中，我将分享如何使用PyTorch实现MobileNet进行花分类的过程。这一项目涉及深度学习的多个方面，包括数据预处理、模型构建、训练、评估及优化。我将尽量将我的思路和步骤详细描述，以便他人可以参考和学习。
### 背景描述
随着深度学习技术的快速发展，图像分类任务的准确性得到了显著提升。花的分类作为一个经典的视觉识别问题，吸引了很多研究者的关注。借助于MobileNet这一轻量级卷
torch-geometric 的安装。torch-geometric的安装必须要求版本对应，否则会出现很多麻烦的问题。比如：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。所以安装之前，仔细检查一下cuda版本，pytorch的版本等等。 此外，还要注意电脑安装的CUDA驱动和pytorch 中对CUDA支持包的版本是否对应，不对应同样会出错。安装python环境python的
# 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：
```markdown
| 步骤
原创
2024-09-23 04:20:30
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依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：
有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；
无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；
强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。依据机器学习期望结果来分类：
分类：输入被分为N个类别的一种；
回归：输出是连续值；如依据房子的大小，时间，位置来预测房子的
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2024-04-24 09:17:11
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基于综合评价法的垃圾分类系统 孙瑞霜，王永昭 【摘要】随着城市化水平的不断提升，由人口集中而带来的垃圾问题逐渐引起重视。以安阳市为例，虽然在各个小区设置垃圾分类回收点，但是依然需要大量管理人员把居民的生活垃圾手动分类。为了减少资源浪费，我推出了一款基于层次分析法的垃圾分类系统。居民可以通过文字检索垃圾或者直接使用拍照识别垃圾，得知该垃圾属于何种类型，从而将垃圾进行正确地分类，减
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2024-01-19 15:45:55
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MNIST是深度学习的经典入门demo，它是由6万张训练图片（mnist.train）和1万张测试图片（mnist.test）构成的，每张图片都是28*28大小。MNIST训练数据集mnist.train.images 是一个形状为 [60000，784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。图片里的某个像素的强度值介于0-1 之间。（黑色越深表示数值越靠
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2024-04-14 00:23:12
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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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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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如今，计算机视觉在机器学习和深度学习中风靡一时。该领域最简单的应用是人脸检测。这就是我们将在这里讲解的内容。但是在开始之前，让我们看一下两个实际的用例：1. 使汽车更安全。世界各地的汽车制造商，都越来越关注使汽车更具个性和安全性，以供驾驶员驾驶。在尝试构建更智能的汽车功能时，制造商可以使用AI/ML帮助他们更好地理解人类的情感。使用面部检测智能汽车可以在驾驶员疲劳时向驾驶员发出警报。与驾驶有关的错
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2024-06-14 22:23:47
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