首页 > TAG信息列表 > MobilenetV2
mobilenetV2 +ssd相关文章梳理汇总
项目中用到了mobilenetV2+ssd进行目标检测，前来咨询的较多，项目细节不便分享，下面分享几个我刚开始学习了解MSSD时，看到的几篇文章，供大家有个初步了解 1，轻量级网络--MobileNetV2论文解读_DFann的博客-CSDN博客_mobilenetv2论文 https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/7【神经网络】(12) MobileNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现谷歌轻量化神经网络 MobileNetV2。 在上一篇中我介绍了MobileNetV1，探讨了深度可分离卷积，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/123415708，本节还会继续用到深度可分离卷积的知识。那我们开始吧。MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（大数据集）
MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（大数据集） 摘要 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载经典CNN结构之MobileNet v1/v2/v3 路转峰回
序言 顾名思义，mobilenet面向移动端的网络计算模型。 MobileNet系列是很重要的轻量级网络家族，2017年Google出品后，迅速衍生了V1/V2/V3三个版本。 网络结构 图解 MobileNetV1 MobileNetV2 MobileNetV3 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 详解 MobileNetV1 一言以蔽之，见图MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2，该架构基于反转残差结构，其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间。中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性，而且，为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数。 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 Mobi图像分类相关资料整理 2
四、ResNet 论文：《Deep Residual Learning for Image Recognition》 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。 网络中的亮点： 1)deeplearning模型库
deeplearning模型库 1. 图像分类 数据集：ImageNet1000类 1.1 量化 分类模型Lite时延(ms) 设备 模型类型 压缩策略 armv7 Thread 1 armv7 Thread 2 armv7 Thread 4 armv8 Thread 1 armv8 Thread 2 armv8 Thread 4 高通835 MobileNetV1 FP32（Deeplabv3+MobilenetV2）语义分割模型部署手机端（ckpt-pb-tflite）
最近要做一个实时的语义分割项目，需要完成手机端的部署。这篇文章主要是对模型转换做一个总结。 首先模型训练，不多说，网上有很多资源，但是tf官网保存的模型是ckpt格式，要完成移动端部署，需要将ckpt转换成freeze pb，再将pb转换成tflite。 1.ckpt转换成pb /research/deeplab目录下论文-MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
1、主要创新 1）提出了一种新的layer module：the inverted residual with linear bottleneck， 2）short connect被置于bottleneck层之间，比置于expanded层之间可以取得更好的效果 3）采用线性bottleneck层（即不同ReLU函数），因为非线性会破坏低维空间信息 4）使用ReLU6作为非线