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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pytorch建立mobilenetV3-ssd网络并进行训练与预测前言Step1：搭建mobilenetV3-ssd网络框架需要提前准备的函数和类。mobilenetV3_large调用mobilenetV3的ssd网络Step2：训练训练数据预处理(VOC形式的dbb数据)数据检测编写训练程序step3:预测 前言这篇文章记录的是我在公司实习用深度学习做车辆信息识别项目时，用来做车辆检测的算
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2024-01-02 11:15:19
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在使用TensorFlow Object Detection API训练ssd_mobilenet_v1_fpn_coco模型时报错Error: No variables to save下载预训练模型文件对应ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03config文件ssd_mobi...
原创
2021-06-11 14:40:02
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4 SSD-MobileNet模型实时对象检测4.1 MobileNet模型与数据介绍 SSD-MobileNet模型- https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models SSD模型的分类子集 支持20个分类标签 实时检测4.2 模型文件 二进制模型- MobileNetSSD_deploy.caffemodel 网络描述- MobileNetSSD_deploy.prototxt 分类信息- 20个分类.
原创
2021-08-27 16:56:20
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今天学习使用另外的模型进行物体检测当前目标检测的算法有很多，如rcnn系列、yolo
原创
2022-12-14 16:23:53
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在使用TensorFlow Object Detection API训练ssd_mobilenet_v1_fpn_coco模型时报错Error: No variables to save下载预训练模型文件对应ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03config文件ssd_mobi...
原创
2022-03-09 14:33:07
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最近在做智能车人工智能组的线上赛，赛题分为两个置.
原创
2022-12-08 14:46:01
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LBP簇+PCA/ICA+SVMLBP簇LBP（Local Binary Pattern）旋转不变性LBP等价模式LBPPCA/ICAPCA（主成分分析）FastPCA（快速主成分分析）FastICA（快速独立成分分析）SVM 上一篇最后说了要先更一篇AI的博文，先拿最近的实验作业补一补。主要讲解理论部分，文末自取链接。 LBP簇LBP（Local Binary Pattern）LBP(局部二值
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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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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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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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
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