开博宣言

  工作三年多了,感觉浪费了三年的大好青春,我从来不为自己的选择后悔,只是感觉有些可惜那一千多个日子,学到的东西不多,时间的流逝冲淡了我的雄心,磨平了我的意志.也许也平静了我的心,现在知道了自己想做什么,从新开始,一切还不算太晚!

  2009/09/22,一个阶段结束的日子...

  大小项目也做了十来个了,因为做的是外包,走马观花的做着,一个项目进去做两三个月,刚明白干啥的又换了项目了,没有业务背景,没有技术含量,典型的IT蓝领,或者民工更恰当吧!整天为一些烦琐的细节所包围,整天在别人搭好的架子里Ctrl+C/Ctrl+V,当我厌倦了这种日子的时候,我才发现业务积累没有,技术积累没有,走出去底气不足,竞争力不强,要学习的东西真的好多。

  于是我在合同还有三个月到期的时候辞职了...

  2009/10/29,另一个阶段开始的日子...

  我到了现在的公司,公司主要是做硬件方面的,做系统才刚开始,做系统的人也不多,暂时就三个,每个人要做的事情比较多,觉得可以学到很多东西,要从全局业务的角度去思考,要学习新的技术,总之进步的空间很大.

  以前做过的东西没有总结,过段时间就忘记了,今天写开博宣言的目的就是告戒自己,做完项目要总结,平时的技术点要总结,项目的心得经验教训要总结.

  幸好一切还不算太晚!

  我的路,吾将漫漫上下而求索...

 

内容概要:本文详细介绍了如何利用MobileNet和TensorFlow开发一个高效的移动端垃圾分类系统。首先,作者使用Kaggle上的垃圾分类数据集进行预处理,采用ImageDataGenerator进行数据增强,确保模型能够应对不同拍摄条件下的垃圾图像。接着,通过迁移学习方法,使用预训练的MobileNetV2作为基础模型,并对其顶部结构进行了修改,以适配四分类任务。为了防止过拟合,加入了GlobalAveragePooling2D和Dropout层。训练过程中采用了Adam优化器和余弦退火学习率调度策略,同时使用ReduceLROnPlateau回调机制动态调整学习率。最后,将模型转换为TFLite格式以便在移动设备上高效运行,并解决了RGB通道顺序的问题,使得模型能够在红米Note等低端设备上流畅运行,达到60fps的速度,内存占用仅200MB。 适合人群:对机器学习、深度学习感兴趣的开发者,尤其是希望了解如何在移动端部署图像分类模型的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要快速、准确地进行垃圾分类的应用场景,如智能垃圾桶、环保应用等。目标是提高垃圾分类效率,减少人为错误,推动智能化垃圾分类系统的普及。 其他说明:文中提到的一些优化技巧,如数据增强、模型结构调整以及学习率调度等,对于提升模型性能至关重要。此外,针对实际部署中遇到的问题,如RGB通道顺序不一致等,提供了具体的解决方案。
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