MobileNetV1

最新推荐文章于 2021-11-17 00:40:33 发布
最新推荐文章于 2021-11-17 00:40:33 发布
阅读量301 收藏
点赞数
MobileNet（轻量级神经网络）
m0_47005029的博客
02-28 3425
MobileNet（轻量级神经网络）
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1、MobileNetV2、ResNet50项目实战
热门推荐
嵌入式阿齐Archie
04-27 2万+
本文介绍轻量级卷积神经网络MobileNet网络实战，包含MobileNetV1、MobileNetV2、ResNet50三个预训练模型可供选择。实现：1.预训练MobileNet图像分类，2.调用摄像头实时MobileNet图像分类，3.MobileNet视频图像分类。
MobileNet论文翻译
08-17
此压缩包包含MobileNet英文原版论文和中文翻译（已校正），可以作为论文学习的资料！！
mobilenet-Darknet
03-02
Github上下载的源码，根据自己的环境进行配置修改，亲测编译成功 环境CUDA8.0 CUDNN7.0.5 OPENCV3.3.0
mobilenet
andeyeluguo的博客
10-17 493
mobilenet事实上是借鉴了squeeznet的思想 squeezenet将3*3的卷积替换为1*1,还把最后的几个全连接层用avg pool 层替换 而mobilenet和squeezenet的网络结构基本相同 [1]Mobilenet论文笔记
MobileNetV1实战：使用MobileNetV1实现植物幼苗分类.zip
02-01
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，演示如何使用pytorch版本的MobileNetV1图像分类模型实现分类任务。 通过本文你和学到： 1、如何自定义MobileNetV1模型。 2、如何自定义数据...
mobileNetV1-V3分类训练代码
02-08
MobileNetV1-V3系列是深度学习领域中用于图像分类的高效神经网络架构。这些模型在计算机视觉任务中表现出色，特别是在资源有限的设备上，如智能手机或嵌入式系统。下面将详细介绍MobileNetV1、V2和V3的设计理念、...
mobilenetV1X0.25_pretrain.tar
10-30
https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface里面使用的mobilenet预训练模型。
基于PyTorch框架的MobilenetV1-UNet图像语义分割项目实践 - UNet
最新发布
08-11
如何利用PyTorch框架，结合MobilenetV1和UNet网络，构建一个高效的图像语义分割模型。文中不仅阐述了两种网络的基本原理及其优势，还展示了具体的项目实现步骤，包括网络模型的设计、训练代码的编写以及预测代码的...
MobileNet
椰子奶糖的博客
11-17 365
MobileNet 文章目录MobileNet参考题外话主体思想Depthwise Separable Convolutiontorch实现（模块）Width Multiplier 参考 CNN模型之MobileNet 题外话 本文是在复现MobileNet的时候顺便看了一下原文，因此会用简短的语言简单解释下网络思想，对于某些概念不懂的可以看参考中的文章（主要是深度可分离这个结构） 主体思想 文章中作者的贡献是减少了计算复杂度——用了以下两种方式 Depthwise Separable Conv
mobilenet-v1全文翻译
alex1801
10-26 2278
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 原文地址：MobileNetV1 1、摘要 MobileNets是为移动和嵌入式设备提出的高效模型。MobileNets基于流线型架构(streamlined)，使用深度可分离卷积(depth wise separable convolutions，即Xception变体结构)来构建轻量级深度神经网络。 论文介绍了两个简单的全局超参数，
Mobilenetv1
12-31
### MobilenetV1 深度学习模型架构 MobilenetV1 是一种专门为移动设备优化的卷积神经网络(CNN)，旨在解决传统 CNN 在资源受限环境下的效率问题[^1]。该模型通过引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions），显著减少了计算复杂性和参数数量。 #### 架构特点 - **深度可分离卷积**：这是 MobileNet V1 的核心创新之一。传统的标准卷积分解成两个更简单的操作——深度卷积和逐点卷积。前者仅作用于单个输入通道上，后者则负责跨多个通道组合特征图。 ```python import tensorflow as tf def depthwise_separable_conv(input_tensor, pointwise_filters): # Depthwise convolution x = tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=3, padding='same')(input_tensor) # Pointwise convolution output = tf.keras.layers.Conv2D(pointwise_filters, kernel_size=1)(x) return output ``` - **线性瓶颈层**：虽然不是 MobileNet V1 特有的概念，在此版本中也得到了广泛应用。这些层有助于保持信息流畅通无阻的同时减少维度灾难的影响。 - **结构简化**：为了进一步降低功耗并提高速度，MobileNet V1 还采用了较小的标准尺寸 (例如宽度乘数α 和分辨率乘数ρ) 来控制整体规模。 #### 应用场景 由于其高效的特性，MobileNet V1 广泛应用于各种视觉识别任务： - 图像分类：能够快速处理大量图片数据集，并提供良好的准确性。 - 对象检测：当与其他框架如SSD结合时，可以实现实时目标定位与类别预测功能。 - 姿态估计：用于人体姿态分析等领域，支持低延迟响应需求的应用程序开发。
评论
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