MobileNet从理论到实践专题

最新推荐文章于 2025-09-22 07:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-22 07:30:00 发布 · 275 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入解析MobileNet系列轻量级网络，包括MobileNetv1/v2及ShuffleNet的架构与原理，为读者提供全面的计算机视觉轻量化网络理解。
国内首个占据栅格网络全栈课程《从BEV到Occupancy Network，算法原理与工程实践》源代码
迈微AI研习社 · 号主
08-16 1016
国内首个占据栅格网络全栈课程《从BEV到Occupancy Network，算法原理与工程实践》，包含端侧部署。
神经网络在智能家居中的场景化应用实践
AI天才研究院
05-19 1043
环境适应性差：固定逻辑无法应对用户习惯变化和复杂环境变量设备联动低效：缺乏跨设备数据关联分析能力个性化服务缺失：难以提供基于用户行为模式的定制化体验神经网络在智能家居中的核心应用原理典型场景的算法实现与工程化方案从数据采集到智能决策的完整技术栈解析实际项目中的落地经验与最佳实践基础理论：解析神经网络与智能家居的技术耦合点核心技术：详解适用的神经网络模型及数学原理工程实践：通过完整案例演示系统开发全流程场景应用：剖析六大典型场景的解决方案未来展望：探讨技术趋势与落地挑战。
mobileNet-一个典型的网络加速的例子
小菜鸟的AI之路
07-05 3774
论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861 MXNet框架代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet moblileNet,顾名思义，可以在移动端使用的网络，那必然要求网络的计算量要小一些，不然移动端可扛不住啊，那MobileNet如何做到这个的呢？？总结来看，其主要创新点就在于论文中反复强调的depth-...
20200622：mobilenetv3-tensorflow实战（一）：项目准备和代码调试
沈雁
07-01 1783
1、开源代码： TensorFLow：https://github.com/Bisonai/mobilenetv3-tensorflow tensorflow 1.15官方文档：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/data/make_one_shot_iterator 2、项目准备： 项目克隆：git clonehttps://github.com/Bisonai/mobilenetv3-tensorflow .
【Tensorflow slim 实战】写MobileNet
zj360202的专栏
11-24 8537
按https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 通过和https://github.com/Zehaos/MobileNet/blob/master/nets/mobilenet.py 的对比 复写了一遍MobileNet def mobile_net(inputs, num_classes=1000,
深度学习目标检测项目实战(五)—基于mobilenetv2和resnet的图像背景抠图及其界面封装
weixin_39735688的博客
05-07 7619
该项目很有意思，也是比较前沿，项目主要参考了开源代码： https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2 数据集 https://grail.cs.washington.edu/projects/background-matting-v2/#/datasets 下载比较小的数据集主要看readme的介绍 有两个训练的代码： train_base.py train_refine.py 要用gpu训练，不然顶不住，比如 配置data_path.pth以指向您的数据集
MobileNetV1
山中有石为玉
12-18 307
参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011995719/article/details/78850275  
灰度→裁剪→MobileNet Lite：摄像头到分类/关键点的一条龙流水线
最新发布
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
09-22 1273
面向 MCU/SoC（Cortex-M/ESP32/轻量 A-class）的实时视觉任务，本文给出“摄像头→前处理→MobileNet 变体→分类/关键点→发布”的可落地方案。核心包括：**DMA 取流**（Ping-Pong/三缓冲）、**灰度缩放 + 中心裁剪**（定点/可用 DMA2D 加速）、**MobileNetV1/V2 轻量化**（width multiplier、输入分辨率）、**关键点头**（heatmap 或 2N 回归）、**流水线调度**（多缓冲、权重预取、任务分工），并建立 **F
视觉大模型离线部署全流程优化：从微调技术到工程实践
ZhuBin365的博客
07-21 1434
总之，视觉大模型离线部署技术正处于快速发展阶段，通过模型选择与设计、参数高效微调、模型压缩、硬件适配优化和端到端性能评估等关键技术的综合应用，可以在资源受限的设备上实现高精度、高效率的视觉理解和生成能力，为各种离线视觉应用提供强大支持。：由清华大学和国科大等机构提出的视觉微调技术，通过引入多认知视觉滤波器和优化输入分布，仅调整 5% 的骨干网络参数，就能在实例分割、目标检测、旋转目标检测等多个经典视觉任务中超越全参数微调的效果，显著降低了适配和存储成本。：在目标任务上的精度表现是首要考量因素。
多光源场景下的光源判断与融合算法设计：从主导光源识别到增益多路径融合的工程实践
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
07-02 1748
在实际拍摄环境中，多光源混合照明已成为常态，常见如室内日光灯与白炽灯共存、窗边自然光与顶灯混合、广告屏与霓虹灯同框等场景。这类复杂光照环境对 AWB（自动白平衡）系统构成极大挑战：不同区域色温差异大、主导光源难以稳定判断、增益拉动容易造成整体偏色。本文以主流平台（高通、MTK）中的真实工程路径为基础，深入剖析多光源判断方法、主导色温提取逻辑及区域融合增益策略，结合神经网络辅助方法与动态场景引导机制，提出一套可工程部署的多光源 AWB 设计方案。
华为专家 | 轻量化微服务测试实践
blueangle17的专栏
08-29 1818
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1035280 前言 在我过去工作的这十年间，IT行业经历了很多的变迁，从单体架构到微服务架构，从传统组织到敏捷组织，我正好都有不同的体验，现在我在华为任软件架构师，华为有各种各样的产品线，我的工作职责之一是帮助产品团队构建软件工程能力，以及落地Cloud Native、微服务还有DevOps的相关实...
小白的深度学习之路--MobileNet
肖落汐一个攻城狮的艰辛历程
04-18 1098
MobileNet 是 Google 公司在2017年提出的轻量级网络，如其名所示，因为其参数量小，低时延性，因此主要用于移动嵌入式应用。主要特点，利用了Xception的深度可分卷积（depthwise Separable convolution）和Bottleneck方法（日后更新，敬请期待 <(￣3￣)> !）设定了两个超参数宽度乘子(width multiplier, 下...
经典论文-MobileNetV3论文及实践
uncle_ll的博客
11-08 3337
我们展示了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代 MobileNets。MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和 NetAdapt算法对移动设计如何协同工作，利用互补的方法来提高移动端CPU推理整体水平。MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源用例。然后将这些模型应用于目标检测和语义分割。针对语义分割（或任何密集像素预测）任务，提出了一种新的。
MobileNet 训练检测网实验总结
burning_keyboard的博客
08-26 1万+
MobileNet 训练检测网实验总结MobileNet做目标检测的包在tensorflow/models/object_detection里。先下载一个ssd_mobilenet_v1的预训练模型。1.数据制作 准备VOC格式的数据集 使用 脚本 ../object_detection/create_pascal_tf_record.py 把VOC数据转化成 tf.record文件。 # DATA
【手把手AI项目】六、Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释，利用自己的数据集dataset训练MobileNetSSD建立模型
AI蜗牛车
10-21 7930
前提 安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（超细致） ubuntu16.04+caffe＋CUDA10.0+cudnn7.4+opencv2.4.9.1+python2.7　（超超细致） Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络 全部搞定来接下来的步骤 下载MobileNetSSD，测试demo 下载以及大致说明文件包含内容...
基于darknet框架的mobilenet
热门推荐
muwu5635的博客
06-28 1万+
这里介绍关于Google的文章(MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)中的网络结构，作者通过3*3的分组卷积和1*1的正常卷积代替原来的3*3正常卷积，由于group conv layer 只是在feature map 的每一个channel上进行操作，这样大大减少了未知
MobileNet
weixin_30945039的博客
05-15 113
MobileNet MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)——Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想，即限制滤波器的卷积计算只针对特定的group中的输入，从而...
Caffe框架下MobileNet模型的实践指南
从文件的标签"DeepLearning caffe mobilenet"来看，用户可能需要对深度学习、Caffe框架以及MobileNet模型有一定的了解，才能充分利用这个资源。文件中的知识点将围绕如何在Caffe框架中应用MobileNet模型，这包括对...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值