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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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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# 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
84阅读
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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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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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
393阅读
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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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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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
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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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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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，
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2023-05-24 15:13:31
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目标检测：Mobilenet-SSD实现1.引言众所周知，mobilenet以快著称。所以单一的Mobilenet分类不是关注重点，如何将其应用到目标检测领域才是关键，本文重点研究：Mobilenet+SSD实现。Mobilenet的速度是很快的，如果配上Depthwise layer，在TitanX应该能达到150fps，如果能将检测精度提升到70%以上，将会是一个很好的检测网络。2.实现Git
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2024-08-22 20:47:38
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到目前为止，我们已经只使用了 TensorFlow 的高级 API tf.keras，但它已经让我们走得很远：我们使用各种技术构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络、Wide & Deep 网络和自归一化网络，例如批量标准化、辍学和学习率计划。事实上，你将遇到的 95% 的用例除了 tf.keras（和 tf.data；参见第 13 章）之外不需要任何东西。但现在是时候深入了解 Ten
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2024-04-01 11:01:23
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