MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inve ...
利用keras实现MobileNet,并以mnist数据集作为一个小例子进行识别。使用的环境是:tensorflow gpu . ,python . , GTX 的GPU .导入数据 首先是导入两行魔法命令,可以多行显示. 加载keras中自带的mnist数据 上述tf.debugging.set log device placement True 的作用是将模型放在GPU上进行训练。 数据的转换 ...
2020-11-27 13:20 0 1378 推荐指数:
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inve ...
MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)——Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想,即限制滤波器的卷积计算只针对特定 ...
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 ...
3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现Effi ...
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 ...
最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下。 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet ...
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博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂 ...