MobileNet

CV学习笔记-MobileNet

MobileNet 文章目录MobileNet1. MobileNet概述2. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution）2.1 深度可分离卷积通俗理解2.2 深度可分离卷积对于参数的优化3. MobileNet网络结构4. 代码实现4.1 卷积块4.2 深度可分离卷积块4.3 MobileNet定义4.4 完…

原创: Lebhoryigmail.com 时间: 2020/08/06 文章目录0x00 Paper0x01 前言1.1 为了解决什么问题1.2 派系1.2.1 压缩预先训练好的模型1.2.2 设计更小的神经网络1.2.3 other0x02 让人兴奋的点2.1 正常人的卷积2.2 Depthwise Convolution2.3 Pointwise Convolution2.4 DSCNN 高光时…

【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

前言上一篇我们介绍了MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，因为权重数量可能过少，再加上Relu激活函数…

【视频学习笔记】（霹雳吧啦Wz）MobileNet 系列

视频链接： 7.1 MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili 7.1.2 MobileNetv3网络详解_哔哩哔哩_bilibili 目录一、MobileNet V1 1. Motivation 2. Novelty 3. Depthwise Convolution（DW 卷积） 4. 模型结构和性能对比二、MobileNet V2 …

OpenMMlab导出mobilenet-v2的onnx模型并推理

使用mmpretrain导出mobilenet-v2的onnx模型: import torch import numpy as np from mmpretrain import get_modelmodel get_model(mobilenet-v2_8xb32_in1k,pretrainedmobilenet_v2_batch256_imagenet_20200708-3b2dc3af.pth, devicecpu) input torch.zeros(1, 3, 224, 22…

轻量化网络--MobileNet V1

文章目录 depth-wise separable convolutions普通卷积depthwise conconvolutionspointwise convolutions网络结构进一步分析网络训练方式两个重要的超参数Width Multiplier: Thinner ModelsResolution Multiplier: Reduced Representation实验结果消融实验细粒度，高分辨率识别…

用39块钱的全志V851se视觉开发板做了个小相机，还可以物品识别、自动追焦！

用39块钱的V851se视觉开发板做了个小相机。可以进行物品识别、自动追焦！ 这个超低成本的小相机是在V851se上移植使用全志在线开源版本的Tina Linux与OpenCV框架开启摄像头拍照捕获视频，并结合NPU实现Mobilenet v2目标分类识别以及运动追踪等功能…并最终…

轻量级深度学习网络——MobileNet MobileNet v2

这篇文章主要讲的是深度学习网络篇中轻量化网络之一的MobileNet和MobileNet v2。在深度学习中轻量化网络有很多方法， 比如说卷积核分解、使用bottleneck结构、用低精度浮点数保存模型、冗余卷积核剪枝和哈弗曼编码等等。MobileNet的主要是在卷积核分解方面做文章&am…

MobileNet v2 -- 温故而知新

原创: Lebhoryigmail.com 时间: 2020/08/10 文章目录0x00 Paper0x01 为了解决什么问题0x02 提出了哪些创新点2.1 两个闪闪发光的点2.2 MobileNet V2 与 V1 之间的相同和不同点2.3 ResNet 与 MobileNet V2 比对0x03 网络结构0x04 参考链接0x00 Paper Paper: MobileNet v2Code: m…

(Pytorch)基于SSD-MobileNet的安全帽识别

一、问题女朋友图像处理大作业是要求做安全帽识别、口罩识别、姿态识别、自然场景文字识别等，选口罩识别的人多，就选择安全帽识别吧。二、分析利用ssd-mobilenet来做安全帽检测，正好数据集也是voc格式的，只需要配置中更改分类…

【轻量化网络系列（3）】MobileNetV3论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

前言上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2，本文的MobileNetV3，它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积，然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构，后来使用了网络搜索算法，并引入了SE模块以及H-Swish激活函…

轻量级网络 - PVANet SuffleNet

一. PVANet论文：PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection 【点击下载】Caffe代码：【Github】设计了一种轻量级的网络，取名叫 PVANet，特点是 Channel少、Layer多，在 VOC2007 和…