小羊苏西的博客

实现深度学习模型的时候，有时候dataiter会不能满足自己的需求，所以需要继承下来，自己写一下。mxnet写customed dataiter代码也比较简单，直接上代码了import mxnet as mxclass custom_iter(mx.io.DataIter): def __init__(self, data_iter): super(custom_ite...

这段时间的工作一直在围绕移动端展开。项目需要在手机上跑一个深度学习模型，所以直接上resnet或者是其他的比较好的重量级的模型是不现实的，甚至mobilenet都是不太理想的，我用的一个千元机，跑mobilenet几乎需要1秒的时间。所以网络压缩是一个必然的选择。而进行该部分的工作，对模型参数的解析是个前提工作，下面来看如何读取模型的参数，并对其修改。 对于mxnet来说还是比较方便的：...

mxnet 源码里面有SSD的example， 现在支持VGG,RESNET，等网络，没有mobilenet的支持, 但是在另外一个repo里面有，就是这个example的作者自己维护的一个repo。所以这次对代码稍加修改来采用mobilenet_v2做骨干网络来训练SSD。同时，照猫画虎，可以选择其他新型预训练网络来train 你自己的SSD。wget http://host.robots.ox...

        深度学习做图像相关的内容时候，数据集增强是常用并且十分有效的手段，可以有效的对口过拟合以及提高模型的准确率，针对不同的问题有时候需要特定的方式对数据进行变换。Mxnet已经内置了一些常用的增强手段，例如randomcrop，mirror，颜色抖动等。        但是，当需要具体的针对性的数据增强的时候，就需要自己写一个augmenter，对此 mxnet还是比较简单的和灵活的。...

mxnet是一个相对简洁的框架，下面我们将介绍如何用mxnet来实现图像分类。其实关于图像分类的博文有很多了，这一篇算是自己的一个记录吧，以防以后会再用到，可以方便的捡起来：)我自己构建了一个mxnet的分类toolkit，可以方便的进行数据集的建立，几乎支持一键训练。 可以直接clone代码进行玩耍 https://github.com/610265158/My_Mxnet_toolki...