大家好，今天来给大家介绍三个我在学习 Python 路上帮助比较大的堪称神级的网站，尤其是对于刚刚入门的同学来说，绝对不容错过~pythontutor这个网站对于新手同学理解代码的运行逻辑简直是太好用了首先进入网站我们看到的就是如下这个页面左边是一段 Python 代码，右边则是对应的运行逻辑、变量值等信息，我们点击下方的Prev和Next按钮，就会产生联动的效果是不是很清晰呢，代码运行到哪里、变
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2023-07-29 23:00:35
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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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# Python 配置 MobileNet：实用教程
## 引言
在深度学习领域，MobileNet 是一种高效的卷积神经网络架构，专为移动设备和边缘设备的计算能力设计。由于其优越的性能和效率，MobileNet 被广泛应用于各种计算机视觉任务，包括图像分类和目标检测。本文将介绍如何使用 Python 配置和使用 MobileNet 模型，包括完整的示例代码。
## MobileNet 架构
2021年11月09日20:40:53 今天我们来完成MobileNetV3的Pytorch代码 原文：Searching for MobileNetV3（2019） MobileNetV2+Squeeze-and-Excite 上图为MobileNetV3的主要结构bneck块1×1卷积用于升维和降维NL代表使用非线性激活，包含Relu以及h-swish激活函数Dwise（Depthwise
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2023-11-04 08:45:57
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目录1. MobileNet v1网络2. MobileNet v2网络2.1 Inverted Residual2.2 Linear Bottlenecks2.3 MobileNet v2模型的网络结构3. MobileNet v3网络3.1 注意力机制3.2 重新设计耗时层结构3.3 重新设计激活函数3.4 MobileNet v3模型的网络结构4. 利用Pytorch实现MobileNet4
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2023-09-12 20:41:33
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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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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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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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# MobileNet网络结构及其代码实现
## 引言
MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络架构，专为移动设备而设计。因其优良的性能和较低的计算需求，MobileNet在计算机视觉和图像识别任务中受到广泛应用。本文将详细介绍MobileNet的网络结构、关键设计理念，并提供Python代码示例来实现该模型。
## MobileNet的网络结构
MobileNet的设计理念在于通过深
二、Visual Studio从GitHub拷贝并实现代码1、代码的拷贝：在Visual Studio中内置的有与GitHub关联的接口，我们可以直接从GitHub上拷贝其他作者开源的项目下来，这里retinanet算法的代码，我们也是直接从GitHub上拷贝下来的。具体克隆步骤：（1）：启动Visual Studio并选择克隆存储库。 （2）登录自己的GitHub账号，输入源码地址，开始克隆，
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2023-10-31 13:32:11
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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
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2024-01-08 16:49:50
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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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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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之前使用 Tensorflow Detection API 训练 SSD 网络，改里边的 depth_multiplier 参数使网络层数降低，确实可以提高推理速度，但是因为该 API 训练的网络里有一个定制的操作符TFLite_Detection_PostProcess 不能在GPU上运行，导致推理时
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2023-06-19 16:20:11
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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
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2024-07-13 08:03:22
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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
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2024-05-23 14:12:57
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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
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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.
原创
2024-06-06 05:36:40
35阅读
