目录 1. Depth Separable Convolution 2. 网络结构 3. 宽度因子和分辨率因子 4. 代码实现 参考博客: https:/ ...
论文题目:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 文献地址:https: arxiv.org abs . context cs 非官方 源码地址: Pytorch实现:https: github.com rwightman pytorch image models Caf ...
2020-02-06 20:07 0 654 推荐指数:
目录 1. Depth Separable Convolution 2. 网络结构 3. 宽度因子和分辨率因子 4. 代码实现 参考博客: https:/ ...
paper https://arxiv.org/abs/1704.04861 MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络,在准确率小幅降低的前提下 ...
MobileNetV1 paper https://arxiv.org/abs/1704.04861 MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络 ...
mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p ...
论文题目:Real-Time MDNet 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1808.08834.pdf 源码地址:https://github.com/IlchaeJung/RT-MDNet Motivation Contribution ...
基于 Tensorflow 实现 Mobilenet V1 并基于 CFAR-10 数据训练 论文:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 深度可分离卷积 将标准 ...
论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf (非官方)源码地址: (1) Pytorch版:https ...
摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类 ...