在计算机视觉领域，物种识别和图像相似度比较是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，基于OpenCV和TensorFlow的MobileNetV2的预训练模型模，实现物种识别和个体相似度分析。本文详细介绍该实验过程并提供相关代码。 一、名词介绍 1. OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉

前言：MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。 回顾MobileNetV1的理论和MobileNetV2项目实战可查阅如下链接： 【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解 【嵌入式AI开发】轻量级卷积神

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。 记录MobileNetv2训练测试 一、环境 1、平台：rk3568 2、开发板: ATK-RK3568正点原子板子 3、环境：buildroot 4、虚拟机：正点原子提供的ubuntu 20 二、MobileNetv2简介      MobileNet ，它是谷歌研究人员于 2017 年开发的一种 CNN 架构，用于将计算机视觉

目录 一. 创新点 1. 先看看MobileNetV2 和 V1之间有啥不同 2. 再看看MobileNetV2的block 与ResNet 的block： 二. 正文 三. MobileNet-V2网络结构 参考资料 MobileNetV2是对MobileNetV1的改进，同样是一个轻量化卷积神经网络。 一. 创新点 1. Inverted residuals，通常的res

目录 1 引言 1.1 MODNet 原理 1.2 MODNet 模型分析 2 MobileNetV2 剪枝 2.1 剪枝过程 2.2 剪枝结果 2.2.1 网络结构 2.2.2 推理时延 2.3 实验结论 3 模型嵌入 3.1 模型保存与加载 法一：保存整个模型 法二：仅保存模型的参数 小试牛刀 小结 3.2 修改 MobileNetV2 中的 block 阶段

摘要 本文将介绍一种新型的适合移动端的网络MobileNetV2，在最近众多的tasks和benchmarks上都取得了最好的表现。它是建立在一种倒转的残差结构上面的，其中的短路连接建立在thin bottleneck layers之间。中间的扩展层使用lightweight depthwise convolutions 来对特征进行过滤来提升网络非线性能力。特别的是，我们发现去除狭窄层的非线性

python Flask框架，调用MobileNetV2图像分类模型，实现前端上传图像分类 今天博主介绍一个图像分类的小项目 基于flask 和mobileNetV2模型的前端图像分类项目 环境配置如下： python版本==3.7.6 安装库的版本如下： tensorflow 2.11.0 Flask 2.2.5 gevent 1.4.0 Werkzeug 2.2.3 numpy 1.21

OpenVINO（开放式视觉推理和神经网络优化）是英特尔推出的一款用于加速计算机视觉应用开发的软件。它基于英特尔的深度学习技术，提供了一套完整的工具链，包括模型优化器、运行时库等，帮助开发者快速实现高性能的计算机视觉算法。OpenVINO支持多种硬件平台，如CPU、GPU、FPGA等，可以广泛应用于智能安防、工业检测、无人驾驶等领域。通过使用OpenVINO，开发者可以轻松地将深度

一、简述         动作识别是在视频序列中检测和分类人类动作的过程。 近年来，由于其广泛的应用，它已成为一项越来越重要的技术，例如监控、人机交互以及视频索引和检索。 特别是，动作识别对于无人驾驶飞行器 (UAV) 或无人机来说变得至关重要，因为它们越来越多地用于各种应用，例如搜索和救援、环境监测和军事行动。 缺少最近几年的，但是可以参考         近年来，利用深度学