feature map尺寸，就不需要加 shortcut 了。 創建 MobileNetV2 網絡 ...

最近在利用SSD檢測物體時，由於實際項目要求，需要對模型進行輕量化，所以考慮利用輕量網絡替換原本的骨架VGG16，查找一些資料后最終采用了google開源的mobileNetV2。這里對學習mobileNet系列的過程做一些總結。mobileNetV1是由google在2017年發布 ...

轉載請注明出處： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 論文： MobileNets: Efficient Convolutio ...

算法過程 更多的原理介紹參考：SM4原理介紹 代碼實現 S盒實現 #include <stdio.h> /* SM4-S盒實現： 由三個復合函數組成，S(x)=L(I(L(x)))，其中L(x)是仿射變換，而I(x)是逆變換 */ int ...

MobileNet系列很重要的輕量級網絡家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分離卷積來構建輕量級網絡，MobileNetV2提出創新的inverted residual with linear bottleneck單元，雖然層數變多了，但是整體網絡准確率和速度都有提升 ...

因為放棄tensorflow超級久了，也不想再去用它，因為明明很簡單用pytorch十幾行作出的代碼，tensorflow的版本完全看不懂，我這個菜雞還是老老實實刨地吧。mobilenet的代碼網上一大堆，我把我寫的貼出來吧，論文簡單易讀，連我這種英語渣渣兩天就看完了。 mobelnet的代碼 ...

目錄 代碼一 代碼二 代碼三 代碼一 訓練代碼： 測試代碼： 代碼二 來源：https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/90707987 訓練代碼： 測試代碼： 代碼 ...

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