MobileNet系列---mobileNetV1
最近在利用SSD检测物体时，由于实际项目要求，需要对模型进行轻量化，所以考虑利用轻量网络替换原本的骨架VGG16，查找一些资料后最终采用了google开源的mobileNetV2。这里对学习mobileNet系列的过程做一些总结。mobileNetV1是由google在2017年发布 ...
原文：Tensorflow的MobileNetV1参数迁移到pytorch上并保存
因为放弃tensorflow超级久了，也不想再去用它，因为明明很简单用pytorch十几行作出的代码，tensorflow的版本完全看不懂，我这个菜鸡还是老老实实刨地吧。mobilenet的代码网上一大堆，我把我写的贴出来吧，论文简单易读，连我这种英语渣渣两天就看完了。 mobelnet的代码如下。 妈呀，简单吧，但是你不知道tensorflow的版本有多长啊。 然后转参数把我难住了，没做过，参考 ...
2020-05-05 22:48 2 462 推荐指数：
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（原）MobileNetV1
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 论文： MobileNets: Efficient Convolutio ...
MobileNetV1代码实现
头文件： 可分离卷积部分的代码： MobileNetV1 网络 32×32×3 ==> 32×32×32 ==> 32×32×64 ==> 16×16×128 ==> 16×16×128 ==> 8×8×256 ==> 8×8×256 ...
MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升 ...
pytorch 读取和保存模型参数
只保存参数信息 加载 保存 这而只保存了参数信息，读取时也只有参数信息，模型结构需要手动编写 保存整个模型 保存torch.save(the_model, PATH) 加载：the_model = torch.load(PATH) 有时候会看到加载时 ...
PyTorch保存模型、冻结参数等
此外可以参考PyTorch模型保存。https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。 使用很简单，如下用法 ...
Tensorflow + MobileNetv2_SSD 训练
参考链接1 使用TransferLearning实现环视图像的角点检测——Tensorflow+MobileNetv2_SSD ：https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12918678.html 参考链接 ...
Pytorch 模型参数保存 + 如何查看模型参数
下来 pytorch模型参数保存 官网推荐了两种方法 1. 只保存模型参数 保存： ...