Mobilenet_YOLO

最新推荐文章于 2025-03-26 09:21:37 发布
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分类专栏： MobileNet与YOLO 文章标签： MobileNet YOLO2 目标检测 darknet19

将YOLOv2原本的darknet19替换成mobilenet作odject detection 分别在coco和voc上训练，具体的weights和cfg在：https://github.com/zunzhumu/darknet-mobilenet


通过测试和验证，精度和效果都不是很好，损失得比较严重。

这里给一张基于VOC的weights的预测结果：




转载自：http://blog.youkuaiyun.com/muwu5635/article/details/74390839

目标检测模型轻量化实战：MobileNet+YOLO实现移动端部署
AI架构师小马
06-30 1027
本文旨在为读者提供一套完整的轻量级目标检测解决方案，特别关注如何在资源受限的移动设备上实现高性能的目标检测。我们将覆盖从模型选择、结构调整到最终部署的全流程。介绍目标检测和模型轻量化的基本概念深入分析MobileNet和YOLO的架构特点讲解如何将两者结合并进行优化提供完整的代码实现和部署方案探讨实际应用场景和未来发展方向目标检测：在图像中定位并识别多个物体的任务模型轻量化：减少模型大小和计算量的技术移动端部署：将模型运行在手机等移动设备上核心概念回顾。
mobilenetv3-yolov3 训练模型
05-11
https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 上的预训练模型，20分类，要class相同才能用
【免费下载】 探索MobileNet-Yolo：轻量级的移动端目标检测神器
gitblog_00064的博客
04-25 1683
探索MobileNet-Yolo：轻量级的移动端目标检测神器 项目简介 在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，而是一个专为移动端设计的高效、轻量级的目标检测模型。该项目由GitHub用户dog-qiuqiu开发，它结合了MobileNet的高效性和YOLO（You Only Look Once）的实时性，旨在提供一个适合于资源受限设备的优秀解决方案。 技术分析 MobileNet Mobile...
MobileNet-yolov4
m0_56247038的博客
07-05 1693
2、定义conv_dw结构 3、MobileNetV1主干 只需将MobileNetV1结构替换原yolov4中的CSPDarknet53主干网络即可，后面的Neck层和Head层都是一样的，我们还要定义一个变量in_filters，它对应三个预测特征层的输出通道数，对于不同的主干网络，三个预测特征层的输出通道数是不一样的；还有一点需要注意的是，为了减少参数量，我们把Neck层和Head层中所有的3*3卷积换为了可分离卷积（make_three_conv中有一个，make_five_conv
【亲测免费】 MobileNet-Yolo 项目教程
gitblog_01023的博客
10-11 1233
MobileNet-Yolo 项目教程 1. 项目介绍 MobileNet-Yolo 是一个基于 MobileNetV2 和 YOLOv3 的轻量级目标检测框架。该项目旨在提供一个高效、快速的目标检测解决方案，特别适用于移动设备和嵌入式系统。MobileNetV2-YOLOv3-Nano 版本在华为 P40 上可以达到 6ms/img 的推理速度，具有 0.5BFlops 的计算量和 3MB 的模...
MobileNet-YOLO：轻量级物体检测的利器
gitblog_00011的博客
04-11 763
MobileNet-YOLO：轻量级物体检测的利器 项目简介 是一个基于深度学习的轻量化物体检测框架，它将流行的 MobileNet 网络架构与高效的 YOLO（You Only Look Once）检测算法相结合，旨在为移动设备和资源有限的环境提供实时物体检测的能力。该项目的源码可以在 上找到。 技术分析 MobileNet MobileNet 是 Google 推出的一种轻量级神经网络结构，...
​【实战精选】MobileNetV3与YOLOv5结合：室内场景高效分割系统
cheng2333333的博客
12-01 1147
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Caffe 学习系列（七）：MobileNet-YOLO 安装与训练
la_fe_的博客
12-12 8271
Caffe 学习系列（七）：MobileNet-YOLO 安装与训练 1.1 下载与安装 下载 giit clone https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO 严格按照以下教程安装即可，注意 Opencv 版本 MobileNet-YOLO 安装教程 1.2 MobileNet-YOLO训练 训练过程基本与MobileNet-SSD类似，只需配置好网络...
探索先进技术：PyTorch实现的MobileNet-YOLOv4
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03-27 541
探索先进技术：PyTorch实现的MobileNet-YOLOv4 在计算机视觉领域，快速而准确的目标检测是关键任务之一。为我们提供了一个基于PyTorch框架的轻量级解决方案——MobileNet-YOLOv4。本文将带你深入了解这一项目的特性、技术优势及潜在应用，以激发你的探索热情。 项目简介 MobileNet-YOLOv4是由Bubbliiiing在PyTorch平台上实现的，结合了Mob...
Mobilenet-YOLO-Pytorch:包括mobilenet系列（v1，v2，v3 ...）和yolo系列（yolov3，yolov4 ...）
03-29
Mobilenet-YOLO-Pytorch 就像我之前的项目，损失函数与原始实现非常相似 模型 pytorch实现的MobileNet-YOLO检测网络，在07 + 12上进行了训练，在VOC2007上进行了测试（图像网络经过预训练，而不是coco） 网络 地图 解析度 yolov3 约洛夫4 MobileNetV2 71.2 352 ✓ MobileNetV2 352 ✓ MobileNetV3 MobileNetV3 训练步骤 下载数据集VOCdevkit /，如果已有，请跳过此步骤 sh scripts/VOC2007.sh sh scripts/VOC2012.sh 创建lmdb sh scripts/create.sh 开始训练 sh scripts/train.sh 演示版 下载 ，并保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / chec
yolov3+mobilenet+darknet
03-11
github中的带mobilenet的darknet框架都是基于yolov2,不能使用yolov3模型，这是根据yolov3改的
MobileNet-YOLO:MobileNet-YOLO检测网络的Caffe实现
04-12
MobileNet-YOLO Caffe Caffe实现的MobileNet-YOLO检测网络，于07 + 12进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度 下载 NetScope 推理时间（GTX 1080） 推理时间（i5-7500） MobileNetV2-YOLOv3 71.5 352 217毫秒 推断时间是来自日志，不包括预处理 腾讯/ ncnn框架上的cpu性能 部署模型是由，设置eps =您的prototxt batchnorm eps 旧型号请看 该项目还支持ssd框架，这里列出了与ssd caffe的区别 多尺度训练，推理时可以选择输入分辨率 从上次更新Caffe（2018）修改 支持多任务模型 更新 pytorch版本已发布 CNN分析仪 使用此比较macc和param，在07 + 12上进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度
YOLOv8 改进：替换主干网络为 MobileNetV2（轻量化架构）
最新发布
走向CTO的路上...
03-26 743
通过使用 MobileNetV2 作为 YOLOv8 的特征提取器，可以显著降低模型复杂度和运行时资源消耗，同时在一定程度上保持检测精度。这种方法特别适合需要高效计算的边缘设备和嵌入式系统。
移动端优化的YOLOv4实现：TF2版本的Mobilenet-YOLOv4
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04-23 391
移动端优化的YOLOv4实现：TF2版本的Mobilenet-YOLOv4 在人工智能领域，实时目标检测是核心任务之一，而YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效和精确性得到了广泛的认可。在这个链接中， 提供了一个基于TensorFlow 2.x的Mobilenet-YOLOv4实现：，这是一个专为移动设备和资源有限的环境设计的轻量级解决方案。 项目简介 该项目旨在将强大的...
YOLO算法改进7【中阶改进篇】：主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
梦在黎明破晓时的博客
12-24 3030
解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速度较慢，应用受限，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时难以被应用的。前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。
在树莓派3B+上编译ncnn并用benchmark和mobilenet_yolo测试
yuanlulu的博客
01-09 6029
步骤 安装git和cmake $ sudo apt-get install git $ sudo apt-get install cmake 安装protocobuf和其它依赖项 这段命令参考自《树莓派3B完成ncnn框架测试》 sudo apt-get install -y gfortran sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-...
YOLOv5-7.0改进（一）MobileNetv3替换主干网络
mw的博客
05-03 8076
本篇博客主要讲解YOLOv5主干网络的替换，使用MobileNetv3实现模型轻量化，平衡速度和精度。以下为改进的具体流程~
mobilenet AND yolo
01-07
### MobileNet与YOLO的比较 #### 架构设计 MobileNet采用深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)，这使得网络参数量大幅减少，在保持较高精度的同时显著降低了计算复杂度[^3]。而YOLO系列模型则强调快速处理能力，通过单阶段(one-stage)检测器的方式直接预测边界框和类别概率，从而实现高效的目标检测。 #### 计算效率 由于MobileNet的设计初衷是为了移动设备优化，因此其具有较低的操作数(FLOPs)需求并能更好地适应资源受限平台；相比之下，尽管最初的YOLO版本牺牲了一定程度上的准确性来换取速度优势，但随着迭代更新，新版本如YOLOv5已经在准确性和推理时间之间找到了更好的平衡点[^2]。 #### 集成使用方法 当考虑将这两种架构结合起来时，一种常见做法是以MobileNet作为特征提取骨干网(backbone network)，再接上YOLO头部(heads)用于最终的对象定位与分类任务。这种组合不仅继承了MobileNet高效的特性，同时也保留了YOLO出色的实时性能表现。 ```python import torch.nn as nn class MobileNet_YOLO(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(MobileNet_YOLO, self).__init__() # 使用预训练好的MobileNetV2作为backbone backbone = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True).features # 定义YOLO head部分 self.backbone = backbone self.head = ... # 这里省略具体实现细节 def forward(self, x): features = self.backbone(x) output = self.head(features) return output ``` #### 性能差异 在实际应用中，如果应用场景对于延迟非常敏感，则可能更倾向于选择基于轻量化设计原则构建而成的MobileNet-YOLO融合方案；而对于那些追求极致识别效果而不惜成本的应用场景来说，或许会优先考量其他更为复杂的模型结构。不过值得注意的是，近年来许多研究工作都在探索如何进一步提升小型化神经网络的表现力，这意味着未来可能会有更多兼顾高性能与低功耗特性的解决方案涌现出来。
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