目錄 1. Depth Separable Convolution 2. 網絡結構 3. 寬度因子和分辨率因子 4. 代碼實現 參考博客: https://cuijiahua.com/blog/2018/02/dl_6.html 1. Depth ...
基於 Tensorflow 實現 Mobilenet V 並基於 CFAR 數據訓練 論文:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 深度可分離卷積 將標准卷積分解為深度卷積和逐點卷積 傳統卷積計算量 深度可分離卷積計算量 輕量級卷積神經網絡 更少的參數 更小的計算量卻擁有不 ...
2020-03-23 21:24 0 684 推薦指數:
目錄 1. Depth Separable Convolution 2. 網絡結構 3. 寬度因子和分辨率因子 4. 代碼實現 參考博客: 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,是一款專注於在移動設備和嵌入式設備上的 輕量級 CNN神經網絡,並 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三個版本; 相比於傳統的 CNN 網絡,在准確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,是一款專注於在移動設備和嵌入式設備上的 輕量級 CNN神經網絡,並 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三個版本; 相比於傳統的 CNN 網絡 ...
mobilenet v1 論文解讀 論文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通過depthwise conv替代普通conv. 有關depthwise conv可以參考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p ...
)源碼地址: (1)Pytorch實現:https://github.com/rwightman ...
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API來訓練自己的數據集。所用模型為ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。當然也可以在windows下訓練,代碼上沒有多大差別,主要是配置環境那里,比較麻煩(windows和linux下都一樣麻煩 ...
主要是四個文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 從此處下載 https://github.com/tensorflow ...
參考文章 tensorflow+ssd_mobilenet實現目標檢測的訓練 TensorFlow基於ssd_mobilenet模型實現目標檢測 使用TransferLearning實現環視圖像的角點檢測——Tensorflow+MobileNetv2_SSD MobileNet SSD ...