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  • MobileNet原理+手写python代码实现MobileNet

    MobileNet是针对移动端优化的卷积,所以当需要压缩模型时,可以考虑使用MobileNet替换卷积。下面我们开始学习MobileNet原理,并且先通过Tensorflow函数接口实现MobileNet,再手写python代码实现MobileNet。转载请注明出处:【huachao1001的专栏:https:blog.csdn.nethuachao1001articledetails79171447】 1 对比普通卷积和MobileNet原理MobileNet是用于替换普通卷积,相比普通卷积,MobileNet参数更少,计算速度更快。根据我的经验,普通100M的网络模型,将所有卷积替换成mobilenet后,能降到20M以下,计算速度更是不在一个量级。
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  • MobileNet

    MobileNet系列就属于第二种情况。 MobileNet V1核心在于使用深度可分离卷积取代了常规的卷积。MobileNet V2在MobileNet V1的基础山进行了如下改进:去掉了bottleneck的非线性激活层使用Inverted residual block深度可分离卷积深度可分离卷积可分为两部分作者认为当将数据映射的高维空间维度不足时,非线性激活函数的使用会使得数据特征大量丢失,因此在其设计的(MobileNet V2)版中,在(bottleneck)构造块的最后使用了线性激活函数取代了非线性激活(MobileNet V2)使用的残差连接结构如下: ?(MobileNet V2)的构造块如下图: ?模型的配置如下: ?
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  • CNN模型之MobileNet

    本文的主角MobileNet属于后者,其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型,其在accuracy和latency之间做了折中。下面对MobileNet做详细的介绍。二MobileNet的一般结构:前面讲述了depthwise separable convolution,这是MobileNet的基本组件,但是在真正应用中会加入batchnorm,并使用ReLU激活函数表1 MobileNet的网络结构MobileNet的网络结构如表1所示。表2 MobileNet网络的计算与参数分布?表3 MobileNet与GoogleNet和VGG16性能对比三MobileNet 瘦身:前面说的MobileNet的基准模型,但是有时候你需要更小的模型,那么就要对MobileNet瘦身了。
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  • Tensorflow MobileNet移植到Android

    1 CKPT模型转换pb文件 使用上一篇博客《MobileNet V1官方预训练模型的使用》中下载的MobileNet V1官方预训练的模型《MobileNet_v1_1.0_192》。import tensorflow as tffrom mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scope import numpy as npslim= tf.contrib.slimCKPT = mobilenet_v1_1.0_192.ckpt def build_model(inputs): with slim.arg_scope(mobilenet_v1_arg_scope(is_training=False)): logits, end_points = mobilenet_v1(inputs, is_training=False, depth_multiplier执行上面代码后,在目录“model”中得到文件mobilenet_v1_1.0_192.pb。
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  • 使用SSD-MobileNet训练模型

    使用SSD-MobileNet训练模型因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。下载到Github上下载克隆TensorModels,后面的操作都要在这个目录下执行下载数据集(数据集应该是自己制作的,制作数据集需要用到一些工具,另外介绍),我们使用VOC2012数据集下载SSD-MobileNetobject_detectiondatapascal_label_map.pbtxt object_detectionssd_modelcp object_detectionsamplesconfigsssd_mobilenet_v1然后打开配置文件ssd_mobilenet_v1_pets.config,把num_classes改为20配置默认训练次数num_steps: 200000,我们根据自己需要改,注意这个训练是很慢的,差不多以天为单位
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  • 使用 Mobilenet 和 Keras 来做迁移学习

    【阅读原文】进行访问使用Mobilenet和Keras来做迁移学习?首先用Mobilenet分类狗的图片,然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片,然后用迁移学习和Mobilenet重新训练,使这张图片得到正确分类。Mobile Vision Applications, Howard et al, 2017.Mobilenet采用轻量级架构,会用它进行训练。mobile = keras.applications.mobilenet.MobileNet()def prepare_image(file): img_path = img = image.load_imgbase_model=MobileNet(weights=imagenet,include_top=False) #imports the mobilenet model and discards the
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  • MobileNet V1官方预训练模型的使用

    .py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载: https:github.comtensorflowmodelsblobmasterresearchslimnetsmobilenet_v1构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后,使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图,如下代码所示。import tensorflow as tffrom mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scopeslim = tf.contrib.slimdefimport tensorflow as tffrom mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scopeimport cv2import osimport(inputs): with slim.arg_scope(mobilenet_v1_arg_scope(is_training=False)): logits, end_points = mobilenet_v1
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  • 为什么MobileNet及其变体如此之快?

    MobileNet (可分离卷积)MobileNets 是可分离卷积模块的堆叠,可分离卷积模块包含 depthwise 卷积和 conv1x1(逐点卷积,pointwise conv)。?MobileNet-v2MobileNet-v2 使用的是与 ResNet 中具有瓶颈结构的残差单元相似的模块结构:改进版的残差单元,其中 conv3x3 被 depthwise 卷积代替了。?如上图所示,通过对组成模块重新排序,并且与 MobileNet-v1 (可分离) 相比,我们可以看见这个结构是如何运作的(这个重新排序并不会改变总体的模型结构,因为 MobileNet-v2 是这个模块的堆叠FD-MobileNet最后,作者将介绍一下快速下采样 MobileNet(FD-MobileNet)。与 FD-MobileNet 相比,这个模型中的下采样在较浅层执行。原文链接:https:medium.com@yu4uwhy-mobilenet-and-its-variants-e-g-shufflenet-are-fast-1c7048b9618d
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  • 业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型:MobileNet

    选自Google Research机器之心编译参与:蒋思源 近日,谷歌开源了 MobileNet,它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型,还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外,谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。如上图所示,我们需要选择正确的 MobileNet 模型以符合所需的延迟和模型大小。内存和磁盘上的神经网络规模和参数的数量成正比。如下图所示,MobileNet 权衡了模型的延迟、规模和准确度。?该版本可用 TF-Slim 对 MobileNet 模型进行定义。谷歌表明他们很高兴能将 MobileNet 分享到开源社区中,读者也可以阅读以下资源进一步了解 MobileNet:使用该模型库的更多信息可以阅读 TensorFlow-Slim Image Classification
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  • 轻量级神经网络系列——MobileNet V3

    本文授权转载自:SIGAISIGAI特约作者RJD研究方向:物体识别,目标检测,研究轻量级网络中前面的轻量级网络架构中,介绍了mobilenet v1和mobilenet v2,前不久,google又在其基础之上推出新的网络架构,mobilenet v3.(留下了贫穷的泪水)为什么MobileNet会这么快?在写这篇文章的时候看到了一篇文章Why MobileNet and Its Variants (e.g.我们以MobileNetV1为主,看看MobileNet的资源分布情况:?可以看到,MobileNet的95%的计算都花费在了1×1的卷积上,那1×1卷积有什么好处吗?回到之前的MobileNet的资源分布,95%的1×1卷积和优化的网络结构就是MobileNet能如此快的原因了。?
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  • 如何调整MobileNet的培训数据百分比?

    我想培训一个MobileNet来识别自定义图像类。但我不知道,如何告诉MobileNet提供的数据应该用多少作为训练数据。 当你使用再培训脚本时: 📷 我可以设置验证和测试百分比。我不明白这是如何在MobileNet内工作?例如,我可以将培训数据的百分比调整为85%吗?
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  • 小白学PyTorch | 11 MobileNet详解及PyTorch实现

    2.2 一般卷积计算量2.2 深度可分离卷积计算量2.3 网络结构3 PyTorch实现本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给“小白”初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,然后再下一课讲解EfficientNet,当然,每一节课都是由PyTorch实现的。1 背景 Mobile是移动、手机的概念,MobileNet是Google在2017年提出的轻量级深度神经网络,专门用于移动端、嵌入式这种计算力不高、要求速度、实时性的设备。x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) return out class MobileNetMobileNet就差不多完事了,下一节课为SENet的PyTorch实现和详解。 - END -
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  • MobileNet教程:用TensorFlow搭建在手机上运行的图像分类器

    王瀚宸 编译自 Hackernoon量子位 报道 | 公众号 QbitAI在移动端本地运行神经网络成了明显的趋势,Google还为此推出了MobileNet框架。MobileNet框架怎么用?因此,本文按照以下的顺序来介绍MobileNet:1. MobileNet是什么?2. 怎样搭建自己的数据集,在TensorFlow下训练MobileNet?3.跟我们熟悉的那些大型、消耗巨大资源的神经网络相比,MobileNet的准确性不如前者高。但是MobileNet的长处是能够在功耗和性能之间寻求良好的平衡点。具体来说,为了训练最小型的MobileNet,你应该用“—architecture mobilenet_0.25_128”。用这种方法训练几个版本的MobileNet之后,让我们看看他们之间的比较吧。MobileNet表现如何?
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  • 谷歌MobileNet: 移动和嵌入式设备视觉应用模型,效果超越众主流模型

    研究人员多次实验的结果,与 ImageNet 分类任务的其他流行模型相比,MobileNet 显示出很好的性能,同时也证明了 MobileNet 在一系列应用和使用情况中的有效性,包括对象检测,细粒度识别我们在 Stanford Dogs 数据集上训练 MobileNet 进行细粒度识别。结果如表10所示,MobileNet 在大大减少计算量和减小模型大小的情况下实现了的结果。我们使用 MobileNet 架构在相同的数据上重新训练 PlaNet。如表11所示,MobileNet 版本与 PlaNet 相比,规模小了很多,性能只低一点点,但也比 Im2GPS 更优。表14列出了非常小的 MobileNet 模型的结果。结论 我们提出了一个基于 depthwise separable convolutions 的新模型架构,称为 MobileNet。我们将不同的 MobileNet 与一些流行的模型进行比较,展示了 MobileNet 在大小、速度和精度上均具有优势。最后,我们通过一系列任务证实了 MobileNet 的广泛有效性。
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  • 资源 | 用苹果Core ML实现谷歌移动端神经网络MobileNet

    MobileNet 在 Core ML 上的实现MobileNet 是谷歌在 2017 年 4 月发表的一项研究,它是一种高效、小尺寸的神经网络架构,适用于构建手机移动设备上的低延迟深度学习应用,并可以完成多种不同任务它使用了 MobileNet-Caffe 中的预训练内容。模型迁移这个版本已经包含了完整的 MobileNet.mlmodel,所以你不必遵循这一章节的所有步骤。(注意,你不必下载 mobilenet_deploy.prototxt,它在本项目中已经存在。运行 coreml.py 脚本进行转换:$ python coreml.py这会生成 MobileNet.mlmodel 文件。4.
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  • 卷积神经网络学习路线(十七) | Google CVPR 2017 MobileNet V1

    MobileNet V1 网络结构MobileNet网络结构是以深度可分离卷积为基础单元建立的,其中第一层是标准卷积。MobileNet V1的完整网络结构定义在Table1中。表示基准MobileNet V1,而则表示瘦身的MobileNet V1。有减少计算复杂度和参数数量(大概倍)的作用。是最基础的MobileNet V1模型,而示瘦身的MobileNet V1。Resolution multiplier同样可以减少的计算复杂度。Table 8比较了基准的的MobileNet V1和的GoogleNet以及VGG16的一些指标。可以看到MobileNet V1和VGG16准确率相近,但模型大小小了32倍,计算量也小了倍。MobileNet V1比GoogleNet更加精确,并且模型大小更小,计算复杂度也少了倍。?Table 9比较了瘦身后的(Width multiplier ,输入分辨率)的MobileNet V1。
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  • ·轻量化卷积神经网络介绍:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    ·轻量化卷积神经网络介绍:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet在本文 MobileNet 的卷积核采用 DK=3,则大约减少了 8~9 倍计算量。看看 MobileNet 的网络结构,MobileNet 共 28 层,可以发现这里下采样的方式没有采用池化层,而是利用 depth-wise convolution 的时候将步长设置为 2,达到下采样的目的MobileNet 小结:1.对比一下 MobileNet,采用 shuffle 替换掉 1*1 卷积,这样可以减少权值参数,而且是减少大量权值参数,因为在 MobileNet 中,1*1 卷积层有较多的卷积核,并且计算量巨大,MobileNet
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  • 深度 | 级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测(附训练源码)

    机器之心投稿作者:余霆嵩为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测,本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型,在 CelebA 数据上,进行两级的级联 MobileNet-V2首先,将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入,经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置;然后,依据第一级 MobileNet-V2 的输出,采取一定的裁剪策略,将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入;最后,经第二级 MobileNet-V2 输出最终人脸关键点定位信息。MobileNet-V1 最早由 Google 团队于 2017 年 4 月公布在 arXiv 上,而本实验采用的是 MobileNet-V2,是在 MobileNet-V1 基础上结合当下流行的残差思想而设计的一种面向移动端的卷积神经网络模型因此,本实验将 MobileNet-V2 作为基础模型进行级联。
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  • 卷积神经网络学习路线(十八) | Google CVPR 2018 MobileNet V2

    MobileNet-V2的来源Mobilenet-V1的出现推动了移动端的神经网络发展。所以为了解决这一大缺点,MobileNet-V2横空出世。MobileNet-V2的创新点反残差模块MobileNet V1没有很好的利用残差连接,而残差连接通常情况下总是好的,所以MobileNet V2加上残差连接。可以看到MobileNet V2又小又快。并且MobileNet V2在目标检测任务上,也取得了十分不错的结果。在这里插入图片描述总结本文提出了一个新的反残差模块并构建了MobileNet V2,效果比MobileNet V1更好,且参数更少。
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  • 卷积神经网络学习路线(二十) | Google ICCV 2019 MobileNet V3

    前言MobileNetV3是Google继MobileNet V1和MobileNet V2后的新作,主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构,用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量引入SE模块下面的Figure3表示了MobileNet V2 Bottleneck的原始网络结构,然后Figure4表示在MobileNet V2 Bottleneck的基础上添加了一个SE模块。H-Swish 激活函数Mobilenet V3引入了新的非线性激活函数:H-Wwish。实际上上面的1-4点都是建立在使用NAS和NetAdapt搜索出MobileNet V3的基础结构结构之上的,自动搜索的算法我不太了解,感兴趣的可以去查看原文或者查阅资料。结论基本上把MobileNet V3除了搜索网络结构的部分说完了,但是似乎这次Google开源的这个V3没有达到业界的预期吧。
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