mobilenet专题

from nets.mobilenet import mobilenetv2 ModuleNotFoundError: No module named 'nets' conda安装slim

之前提供过一种解决方案。但是需要在代码中增加路径，并不是很通用。第二种解决方案： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 下载这个包，解压后，找到setup.py所在目录：（如果你用conda，启用你的环境） python setup.py buildpython setup.py install

为什么MobileNet及其变体（比如ShuffleNet）会怎么快呢？

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Yusuke Uchida 编译：ronghuaiyang 导读 MobileNet的特点就是非常的快，而且精度损失很小，这里面的原因是什么呢，这篇文章给大家解密。介绍在本文中，我将概述在诸如MobileNet及其变体等高效的CNN模型中使用的构建块，并解释一下为什么它们为何如此高效。特别地，我直观的说明了关于空间和通道

Tensorflow训练MobileNet V1 retrain图片分类

1.数据准备（1）建立TrainData文件夹（2）在该文件夹内将你将要训练分类的属性按照类别建立对应的文件夹（3）将各个类别图片放入对应文件夹（4）在当前目录下建立labels.txt和label_map.txt两个文件。 label_map.txt内容为：

【ATU Book-i.MX8系列 - TFLite 进阶】 NXP i.MX8M Plus 实现高效 Mobilenet SSD 物体检测

NXP i.MX8M Plus 实现高效 Mobilenet SSD 物体检测一、概述在边缘运算(Edge Computing) 领域中，轻量级的模型扮演着举足轻重的角色。因此，如何在有限硬体资源下实现电脑视觉（Computer vision）应用是个极具挑战性的课题。特别是在效能与准确度之间寻求平衡。在本节中，我们将深入剖析深度学习(Deep Learning) 领域中一个备受关注

使用 MobileNet和ImageHash做图片相似度匹配（以图搜图）

很多应用中有以图搜图的应用，那么我们应该如何实现呢？传统的文本搜索主要是关键字匹配，而目前图片和音乐的搜索却使用使用特征向量的方式。向量就是使用一组数从多个维度描述特征，虽然每个维度的含义我们可能无法得知，但是模型知道就足够了；如果您的目标是快速比较两张图片的特征值，并且需要计算量较小的算法，那么使用较轻量级的模型或特征提取方法会更适合。以下是可选方案：综合对比图像哈希：适合快速

Mobilenet四代网络模型架构

一、Mobilenet v1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861https://arxiv.org/abs/1704.04861 1.概述 Mobilenet是

【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNet项目实战——文末完整源码工程文件

前言：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网络理论详解：【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1网络详解-CSDN博客

AlexNet、VGG、ResNet、Inception、MobileNet、EfficientNet。复合缩放方法,深度可分离卷积

目录 AlexNet、VGG、ResNet、Inception、MobileNet、EfficientNe AlexNet VGG Visual Geometry Group 名称的由来 ResNet Inception

MobileNet-v2网络框架

一、MobileNet-v2 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04381论文翻译：https://www.e-learn.cn/content/qita/675949论文详解：https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/

MobileNet-v1网络框架

一、MobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861论文翻译：https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/80508306论文详

经典的卷积神经网络（VGG、ResNet、InceptionNet、MobileNet）

1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展 AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础

Pytorch迁移学习使用MobileNet v3网络模型进行猫狗预测二分类

目录 1. MobileNet 1.1 MobileNet v1 1.1.1 深度可分离卷积 1.1.2 宽度和分辨率调整 1.2 MobileNet v2 1.2.1 倒残差模块 1.3 MobileNet v3 1.3.1 MobieNet V3 Block 1.3.2 MobileNet V3-Large网络结构 1.3.3 MobileNet V3预测猫狗二分类问题

23、OpenMV使用tensorflow 1.15.0训练模型mobilenet_v1_1.0_224进行车辆识别

基本思想：希望使用OpenMV调用Tensorflow 的tflite进行目标检测一、下载window的Openmv的开发工具，软件下载 https://singtown.com/openmv/ 安装软件之后，进行链接和运行测试即可测试的画面帧率还是蛮快的 46.632146.613246.628446.643146.624946.639246.6216

即插即用 | 5行代码实现NAM注意力机制让ResNet、MobileNet轻松涨点(超越CBAM)

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达识别不显著特征是模型压缩的关键。然而，这一点在注意力机制中却没有得到研究。在这项工作中提出了一种新的基于规范化的注意力模块(NAM)，它抑制了较少显著性的权值。它对注意力模块应用一个权重稀疏惩罚，因此，在保持类似性能的同时，使它们更有效地计算。通过与ResNet和MobileNet上其他三种注意力机制的比较，表明本文

基于轻量级卷积神经网络模型MobileNet开发构建基于GTSRB数据集的道路交通标识识别系统

相信经常需要开车出行的人对于各种各样的道路交通标识定是不陌生的，但是对于经常不开车的人来说生活中出现的形形色色的道路交通标识就未必都能认出来了，本文的主要目的就是想要基于CNN来开发构建道路交通标识识别分析系统，实现看图识标，这里我们选择的是德国的道路交通标识数据集GTSRB，关于该数据集在我前面的博文中有很详细的操作使用说明，如果有需要的话可以自行移步阅读即可。《Python实现交通标志牌（

MobileNet-v1算法详解

MobileNetv1 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 谷歌出品的一种深度学习加速模型，在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量深度学习网络广泛应用在图像分类、检测中，但是网络结构复杂，参数过多，计算时间过长使其不容易在移动端应用。因此模型压缩、模型加速在未来是一个比较活跃的领域。 mobileNets主要将传统的卷积结构改

MobileNet V2论文阅读和代码解析

目录论文阅读代码解析小结论文阅读 1.前言神经网络在机器智能的很多领域都有革命性的改进，在图像识别的领域精确度已经能够超过人类。然而，为了提高精确度常常会带来消耗，需要更高的计算资源，是很多手机和嵌入式设备所不具有的。这篇文章介绍了一个新神经网络结构，是专门为手机和资源有限的环境量身定制的。我们的网络通过减少计算次数和内存占用，推进了为移动设备量身定制的计算机视觉模型达

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