MobileNet_v2
研究动机: 神经网络彻底改变了机器智能的许多领域，实现了超人的准确性。然而，提高准确性的驱动力往往需要付出代价：现代先进网络需要高度计算资源，超出许多移动和嵌入式应用的能力。 主要贡献: 发明了一个新的层模块, 具有线性瓶颈的倒置残差(inverted residual)。 相关工作: 里面 ...
原文：实践案例丨基于ModelArts AI市场算法MobileNet_v2实现花卉分类
概述 MobileNetsV 是基于一个流线型的架构，它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网，此模型基于 MobileNetV : Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现。可以用图像分类任务，比如猫狗分类 花卉分类等等。用户提供一系列带有标注的数据集，该算法会载入在ImageNet 上的预训练模型，在用户数据集上做迁移学习。 ...
2020-06-08 10:43 0 847 推荐指数：
相关推荐
【pytorch】改造mobilenet_v2进行multi-class classification(多标签分类)
1、什么是多标签分类？ 在图像分类领域，对象可能会存在多个属性的情况。例如，这些属性可以是类别，颜色，大小等。与通常的图像分类相反，此任务的输出将包含2个或更多属性。本文考虑的是多输出问题，即预先知道属性数量，这是一种特殊情况的多标签分类问题。 2、本文使用的数据集？ 在Kaggle网站 ...
秋风到，ModelArts“ AI市场算法Fast-SCNN指南”秋膘贴起来
本文分享自华为云社区《带你来秋日尝鲜 | ModelArts AI市场算法Fast-SCNN使用指导》，作者：Tianyi_Li 摘要：送小伙伴们一份新鲜出炉的ModelArts AI市场算法 Fast-Scnn（以下简称为本算法）使用秘籍，保证轻松上手。 双十一到了，秋风 ...
『高性能模型』轻量级网络MobileNet_v2
论文地址：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接：『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出，假设在 ...
稳过！华为微认证ModelArts实现智能花卉识别稳过！华为云
的华为云技术 ModelArts实现智能花卉识别的华为云实践 自测题 实践 ...
实战案例丨ModelArts在数据标注、数据过滤上的应用技巧：自动分组
大量复杂、乱序的图片依次标注效率极低，如果一次可以标注一大片的图片将极大地提升标注效率。 自动分组识别并提取图像特征，通过ModelArts先进的聚类算法可以将所有图片分组：将特征相似的图片归为一类，将特征差别大的图片群分离。 在花朵识别项目中，需对大量无标注的花朵图片进行标注，依次乱序标注 ...
图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来 ...
图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
前言 深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。 最后我参考部 ...