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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目录1. 在PC端运行mobilenetv2_ssdlite模型1.1 安装NCNN和Opencv1.1.1 安装NCNN1.1.2 安装Opencv1.2 运行mobilenetv2_ssdlite模型2. 交叉编译部署到RK3308B板子上并运行模型2.1 交叉编译NCNN和Opencv2.1.1 交叉编译Opencv2.1.2 交叉编译NCNN2.2 交叉编译mobilenetv2_ssd
前面的文章介绍了如何安装caffe并切换到ssd分支，如何添加对ReLU6的支持，以及如何安装和使用MobileNetV2-SSDLite。这篇文章开始介绍如何利用自己的数据集训练MobileNetV2-SSDLite。这篇文章主要参考了caffe-SSD配置及用caffe-MobileNet-SSD训练自己的数据集，并作了一些修改。数据集准备 首先我们需要有图片以及与之对应的xml文件，并存放
树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程简介对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派3B+，设置安装tensorflow并实现利用较小的神经网络SSDLite-MobileNet进行识物。本教程参考了国外一个大神的GitHub，并对其中的相关错误进行纠正以及补充，
树莓派安装Tensorflow并利用SSDLite-MobileNet实现object detection小白教程简介对象检测是机器视觉领域最常用的功能之一，即对探测的目标分辨出是何物，本教程使用当前最常用的单片机树莓派3B+，设置安装tensorflow并实现利用较小的神经网络SSDLite-MobileNet进行识物。本教程参考了国外一个大神的GitHub，并对其中的相关错误进行纠正以及补充，
记下当前跑pythonexport_inference_graph.py--input_typeimage_tensor--pipeline_config_pathdata/ssdlite_mobilenet_v1_coco.config--trained_checkpoint_prefixtraining/model.ckpt-20000--output_directoryinference_g
原创
2019-11-04 08:49:52
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目录1.COCO数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone的修改（1）fasterrcnn_resnet50_fpn（2）ssd300_vgg16（3）ssdlite320_mobilenet_v3_large（
openvino系列 18. 通过OpenVINO和OpenCV实现实时的物体识别（RTSP，USB视频读取以及视频文件读取）在这个案例中，我们将OpenVINO的SSDLite MobileNetV2物体识别算法在视频流中进行推理。另外，如何通过多线程的方式进行视频读取，以及视频分析，这段代码是很值得一学。此案例涉及：读取 Tensorflow 物体识别预训练模型将 Tensorflow 模型转
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2023-11-01 21:09:52
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文章目录一、个人申明二、电脑配置三、构建数据集步骤1：准备数据集步骤2：labelimg标注图片步骤3：图片标签统计步骤4：将XML文件转化成CSV文件步骤5：将CSV文件转化成tfrecord文件四、配置训练文件步骤6：配置my_label_map.pbtxt文件步骤7：配置object_detection文件步骤8：配置ssdlite_mobilenet_v2_coco.config模型步骤
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2024-04-20 23:04:22
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MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksAbstract在本文中，描述了一种新的移动架构MobileNetV2，它提高了移动模型在多任务和基准测试以及不同模型规模范围内的最新性能。还描述了在大家称为SSDLite的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，本文演示了如何通过一个简化形式的DeepLabv3(本文称之为M
摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构 MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及不同模型大小范围内的最新性能。我们还描述了在我们称为 SSDLite 的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们演示了如何通过我们称为 Mobile DeepLabv3 的 DeepLabv3 的简化形式来构建移动语义分割模型。基于倒置残差结构，其中快捷连接位于薄瓶颈层之间。
