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使用 TFLite 量化模型的参数进行计算操作
我正在尝试使用量化的 Mobilenetv2 模型在硬件中实现图像分类here https www tensorflow org lite guide hosted models 为此 我首先需要从头到尾重现推理过程 以确保我理解对数据执行
tensorflow
mobileNet
TensorFlowLite
Keras 模型训练良好,但预测的值相同
让我们尝试制作MobileNet V 2在嘈杂的图像上找到一条亮带 是的 使用深度卷积网络来实现这样的策略有点过分了 但最初它的目的就像烟雾测试一样 以确保模型有效 我们将使用合成数据对其进行训练 import numpy as np im
python
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Keras
mobileNet
MobileNetV2 的 Keras 和 TensorFlow Hub 版本之间的差异
我正在研究一种迁移学习方法 并且在使用 MobileNetV2 时得到了非常不同的结果keras applications以及 TensorFlow Hub 上提供的一个 这对我来说似乎很奇怪 因为两个版本都声称here and here从
Keras
tensorflowhub
mobileNet
SSD mobilenet模型无法检测较远距离的物体
我已经使用自定义数据集 电池 训练了 SSD Mobilenet 模型 下面给出了电池的示例图像 并附上了我用来训练模型的配置文件 当物体靠近相机时 使用网络摄像头测试 它以超过的概率准确地检测到物体0 95但是当我将物体移动到更远的距离时
睿智的目标检测24——Keras搭建Mobilenet-SSD目标检测平台
睿智的目标检测24 Keras搭建Mobilenet SSD目标检测平台 更新说明 学习前言 什么是SSD目标检测算法 源码下载 SSD实现思路 一 预测部分 1 主干网络介绍 2 从特征获取预测结果 3 预测结果的解码 4 在原图上进行绘
睿智的目标检测
mobileNet
ssd
目标检测
深度学习
经典网络结构梳理:Mobilenet网络结构
论文下载地址 https arxiv org abs 1704 04861 Caffe复现地址 https github com shicai MobileNet Caffe Mobilenet发布在2017年的CVPR Mobilenet
深度学习
mobileNet
【文献笔记】【精读】MobileNet V1
文章目录 1 论文结构2 研究的问题3 文献综述3 1 当前 xff08 2017 xff09 已有的DNN的问题3 2 当前已有的网络轻量化的方法 4 MobileNet 简介4 1 本网络创新点4 2 本网络优点 5 MobileNet
mobileNet
文献笔记
MobileNet_ssd原理
之前实习用过太多次mobilenet ssd xff0c 但是一直只是用 xff0c 没有去了解它的原理 今日参考了一位大神的博客 xff0c 写得很详细 xff0c 也很容易懂 xff0c 这里做一个自己的整理 xff0c 供自己理解 x
mobileNet
ssd
轻量化网络mobileNet与ShuffleNet
摘要 最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化 ShuffleNet 我关注了一下 xff0c 原理相当简单 它只是为了解决分组卷积时 xff0c 不同feature maps分组之间的
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shufflenet
轻量化网络
使用SSD mobilenet训练自己的数据集
1 首先配置好环境 xff0c 我是用的的torch1 7 1 xff0c 和torchvision0 8 2版本 xff0c 可以直接根据作者给出的requirements txt文件进行其他安装包的配置 2 下载代码lufficc SS
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训练自己的数据集
SSD与MobileNet详解
1 概述 本文档阐述SSD检测算法原理 xff0c 及以MobileNet为Backbone的网络搭建方式 十里桃园首发 xff0c 转载请注明 Why SSD xff1f 无论是机器学习或是深度学习一般都可分为两个部分 xff1a 特征提
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mobileNet
【笔记】ssd mobilenet 网络
之前实习用过太多次mobilenet ssd xff0c 但是一直只是用 xff0c 没有去了解它的原理 今日参考了一位大神的博客 xff0c 写得很详细 xff0c 也很容易懂 xff0c 这里做一个自己的整理 xff0c 供自己理解 x
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mobileNet训练自己的样本
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训练自己的样本