mnasnet专题
MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile（2019）
文章目录 Abstract存在的挑战给出方法实验支撑 Introduction目前的困境给出的方法主要贡献 Related WorkProblem FormulationMobile Neural Architecture SearchFactorized Hierarchical Search SpaceSearch Algorithm Experimental SetupResults
基于轻量级MnasNet模型开发构建40种常见中草药图像识别系统
文本是前文的后续： 《python基于轻量级GhostNet模型开发构建23种常见中草药图像识别系统》 前文主要是在小批量小种类数据集上尝试开发构建基于轻量级CNN模型的中草药图像识别系统，本文的初衷是想要构建一个大类别大数据集的基础，但是无奈发现中草药的种类达到了千余种，且数据采集和人工处理的工作量极大，无奈只好暂时搁置，等待空闲时间再继续投入，这里是爬取构建了40种常见的中草药数据集来开发
基于轻量级MnasNet模型开发构建40种常见中草药图像识别系统
文本是前文的后续： 《python基于轻量级GhostNet模型开发构建23种常见中草药图像识别系统》 前文主要是在小批量小种类数据集上尝试开发构建基于轻量级CNN模型的中草药图像识别系统，本文的初衷是想要构建一个大类别大数据集的基础，但是无奈发现中草药的种类达到了千余种，且数据采集和人工处理的工作量极大，无奈只好暂时搁置，等待空闲时间再继续投入，这里是爬取构建了40种常见的中草药数据集来开发
【读点论文】Searching for MobileNetV3 集合了多项热门技术通道注意力，神经网络搜索，V1，V2。建议深度学习MnasNet和NetAdapt两篇论文
Searching for MobileNetV3 MobileNet v3发表于2019年，该v3版本结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck、SE模块，利用NAS（神经结构搜索）来搜索网络的配置和参数。 Abstract 本文提出了基于互补搜索技术的组合以及新颖的架构设计的下一代移动互联网。MobileNetV3通过硬件网