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://cuijiahua.com/blog/2018/02/dl_6.html 1. Depth ...
基于 Tensorflow 实现 Mobilenet V 并基于 CFAR 数据训练 论文:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 深度可分离卷积 将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积 传统卷积计算量 深度可分离卷积计算量 轻量级卷积神经网络 更少的参数 更小的计算量却拥有不 ...
2020-03-23 21:24 0 684 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://cuijiahua.com/blog/2018/02/dl_6.html 1. Depth ...
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 ...
)源码地址: (1)Pytorch实现:https://github.com/rwightman ...
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集。所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦 ...
主要是四个文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 从此处下载 https://github.com/tensorflow ...
参考文章 tensorflow+ssd_mobilenet实现目标检测的训练 TensorFlow基于ssd_mobilenet模型实现目标检测 使用TransferLearning实现环视图像的角点检测——Tensorflow+MobileNetv2_SSD MobileNet SSD ...