传统的卷积神经网络，内存需求大，运算量大，导致无法在移动设备及嵌入式设备上运行，之前的VGG-16模型的权重大概有490M，ResNet-152模型的权重大概有644M，这么大的模型参数基本上是不可能在移动设备和嵌入式设备上进行运行的，而做深度学习最终是为了服务社会而不是简单的在实验室玩，MobileNet网络就实现了让深度学习网络在移动设备中进行运行。MobileNet网络是有google团队在
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2024-09-28 19:14:32
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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
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2024-04-29 19:23:44
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-----------------------------此处是废话，自我总结用-----------------------------作为第二个亲手一点点扒出来的代码，需要总结的东西有许多，一点点总结，或许会发很多章。第一个拆解的网络是Resnet，对就是那个经典的残差网络结构，甚至还不知道所谓的“网络”究竟是什么概念，对深度学习也没有任何概念，甚至连模糊的印象都不存在。还曾经纠结过，究竟什么
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2024-08-22 16:29:42
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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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图像识别之Mobilenet、Resnet50与InceptionV3详解
项目GitHub地址：
https://github.com/dddlli/CNN-Image-Recognition.git
一、mobilenet
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！什么是Mo
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2024-03-18 00:06:55
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## 如何在 Java 中实现比 double 更长的数值类型
### 概述
在 Java 中，如果你想要处理比 `double` 更长的数字，推荐使用 `BigDecimal` 类。`BigDecimal` 是 Java 提供的一种用于精确控制数字的类，适合高精度的数学计算。
### 流程
以下是实现大数值计算的基本流程：
| 步骤 | 描述
Abstract更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深刻得多。该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferenced functions）。我们提供了全面的经验证据表明，这些残差网络更容易优化，并可以获得精度从大幅增加的深度。在ImageNet数据集上，我们评估残差网络的深度为152层，比VGG网[40
基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练 “本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。”本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD，这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd，因此项目编译和数据
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测Faster-RCNN、MobileNet-SSD、PyramidBox和场景文字识别CRNN-CTC、OCR Attention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模型库，助力用户提高构建模型的效率，大大减轻“炼丹
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2024-02-04 10:59:43
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上次给大家讲解利用Mtcnn+MobileNet整体实现口罩识别的原理和训练，Mtcnn用于实现人脸检测，而MobileNet用于在检测到人脸之后判断是否佩戴口罩，这期给大奖详细讲解MobileNet模型的原理结构和训练过程，文末获取源代码，上次忘记了  
摘要： 当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNet VGG Inception ResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-152
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2024-06-11 14:49:13
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# 如何实现“mysql 比 text 还长的”
## 一、整个过程
下面是实现“mysql 比 text 还长的”整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的数据库表 |
| 2 | 在表中添加一个名为 `long_text` 的字段 |
| 3 | 修改字段的数据类型为 `LONGTEXT` |
## 二、具体步骤
### 步
原创
2024-03-07 06:55:07
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文章目录1.MobileNetV2的介绍2.MobileNetV2的结构1）Inverted Residuals2）Linear Bottlenecks3.MobileNetV2的性能统计4.MobileNetV2的pytorch实现 1.MobileNetV2的介绍MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。网络中
作者想要达到算法准确度和效率的双重提升，一般提高准确度的方法主要是增加模型的深度或宽度，或者增加图像输入的分辨率。 在准确率方面，自从2012年AlexNet赢得了ImageNet的冠军，卷积神经网络变得越来越流行并且越来越大，2014年冠军GoogleNet有6.8M的参数，2017年的SENet有145M的参数，最新的GPipe有557M的参
目录AlexNetVGGResNetMobileNet
原创
2022-11-04 21:49:38
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研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导致了额外的数据移动成本。图注：推特 @Shishir Patil因此，为了
本篇论文系统地研究了模型缩放并且仔细验证了网络深度、宽度和分辨率之间的平衡可以导致更好的性能表现，性能超过了Resnet
使用TensorFlow-Object-Detection-API训练SSD-MobileNet模型和推理测试相关配置文件准备配置训练参数开始训练训练可视化导出训练模型适配opencv的dnn模块推理检测 开始训练前的最后一步是创建一个标注映射并编辑训练配置文件。 相关配置文件准备首先在\research\object_detection目录下新建一个文件夹train_xxxxx用来存放配置文
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2024-08-03 13:11:25
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如何实现 "mysql 比text还长的类型"
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引言:
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在MySQL中, "text" 类型是一种用于存储大量文本数据的数据类型。然而，在某些情况下，我们可能需要存储超过 "text" 类型所能容纳的数据量。为了解决这个问题，MySQL提供了一种名为 "LONGTEXT" 的数据类型，它可以用来存储比 "text
原创
2024-01-17 09:03:59
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# MySQL比text还长的长度
在MySQL数据库中，有一种数据类型叫做`TEXT`，用来存储较长的文本数据，但是有一个比`TEXT`类型还要更大的数据类型，那就是`LONGTEXT`。`LONGTEXT`数据类型可以存储更长的文本数据，最大长度为4GB。
## 了解TEXT和LONGTEXT
在MySQL中，文本数据类型主要分为以下几种：
- `TINYTEXT`：最大长度为255个
原创
2024-03-17 03:48:17
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