引用谷歌官方对这几个模型的介绍： MobileDets outperform MobileNetV3+SSDLite by 1.7 mAP at comparable mobile CPU inference...MobileDets also outperform MobileNetV2+SSDLite by 1.9 mAP on mobile CPUs MnasFPN with MobileNet-V2 backbone...depth-multiplier, MnasFPN with MobileNet-V2 backbone is 1.8 mAP higher than MobileNet-V3-Large with SSDLite...SSDLite with MobileNet-V3-Large backbone, which is 27% faster than Mobilenet V2 SSDLite (119ms vs 162ms...SSDLite with MobileNet-V3-Small backbone, which is 37% faster than MnasNetSSDLite reduced with depth-multiplier
在大家的热切期待之下，MMDetection 最近加入了两大经典算法： SSDLite 与 MobileNetV2-YOLOV3！...SSDLite 简介 SSDLite 是 Google 在 CVPR2018 论文 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的轻量级检测模型...在 Tensorflow 官方版的 SSDLite 中也是采用同样的实现方式：需要修改 MobileNetV2 backbone，增加额外的卷积层。...# 以 SSDLite 使用的 Neck 为例 # 文件位于 configs/ssd/ssdlite_mobilenetv2_scratch_600e_coco.py neck=dict( type...如果有同学觉得 SSDLite 作为一个几年前的算法，性能不够强劲，其实也可以通过修改配置文件来获得性能更强的模型。
在COCO目标检测任务上，基于同等终端CPU推理延迟，MobileDets性能优于MobileNetV3+SSDLite 1.7mAP，以1.9mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite；在EdgeTPU...平台上，以3.7mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite并且推理更快;在DSP平台上，以3.4mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快。
在COCO目标检测任务上，基于同等终端CPU推理延迟，MobileDets以1.7mAP性能优于MobileNetV3+SSDLite，以1.9mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite；在EdgeTPU...平台上，以3.7mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快;在DSP平台上，以3.4mAP性能优于MobileNetV2+SSDLite且推理更快。...终端CPU： 在同等推理延迟下，MobileDet以1.7mAP指标优于MobileNetV3+SSDLite； 在不采用NAS-FPN中的head情况下，取得了媲美MnasFPN的性能。...EdgeTPU： 在同等推理延迟下，MobileDet以3.7mAP指标优于MobileNetV2+SSDLite。这种性能增益源自：域相关NAS、全卷积序列模块（Fused、Tucker）。 3....DSP： MobileDet取得28.5mAP@12.ms的性能，以3.2mAP指标优于MobileNetV2+SSDLite； 以2.4mAP指标优于MnasFPN，同时具有更快的推理速度。
以目标检测为例，4.1.2之前的版本部署方式为： int main() { float model = "ssdlite_mobilenet_v2.pb"; float config =..."ssdlite_mobilenet_v2.pbtxt"; float scale = 1.0; int inpWidth = 300; int inpHeight = 300...对检测结果进行非极大值抑制等后处理，结果存入outs postprocess(frame, outs, net); } 4.1.2版本的部署方式为： int main() { float model = "ssdlite_mobilenet_v2....pb"; float config = "ssdlite_mobilenet_v2.pbtxt"; float scale = 1.0; int inpWidth = 300;
MobileNetV2分类器和物体检测器在实时摄像机上进行 我已经为iOS和macOS 创建了一个源代码库，可快速实现MobileNet V1和V2，以及SSDLite和DeepLabv3 +。...这是从运行MobileNetV2 + SSDLite的iPhone 7录制的视频（YouTube链接）： 为制作此视频，我只是将手机指向我在Mac 上播放的YouTube视频，并使用Quicktime...（这个版本的SSDLite是在COCO上训练的。要在你的应用程序中使用它，你通常会在你自己的数据集上重新训练它。） 为何选择MobileNet？...这正是SSDLite等高级模型中发生的情况。 性能测量 本节显示了包含的MobileNet模型性能的几个指标。影响性能的因素有两个： “深度倍增器”。...使用此库，您可以获得MobileNet V1和V2 的完整Swift源代码，以及SSD，SSDLite和DeepLabv3 +。
在COCO检测任务上，在移动CPU上MobileDets比MobileNetV3+SSDLite提升了1.7 mAP。...另一方面，One-Stage检测器，如SSD、SSDLite、YOLO、SqueezeDet和Pelee，只需要通过一次网络就可以预测所有的边界框，使其成为边缘设备高效推断的理想候选。...SSDLite是SSD的一个有效变体，它已经成为最流行的轻量级检测器之一。它非常适合移动设备上的应用。...高效的backbone，如MobileNetV2、MobileNetV3，与SSDLite配对，以实现最先进的移动检测结果。...正如预期的那样，MobileNetV3+SSDLite是一个强大的baseline，因为它的backbone的效率已经在相同的硬件平台上对ImageNet上的分类任务进行了大量优化。
Object Detection SSDLite 目标检测方面，作者首先提出了SSDLite。就是对SSD结构做了修改，将SSD的预测层中所有标准卷积替换为深度可分离卷积。...SSD与SSDLite对比： ? 应用在物体检测任务上，V1与常用检测网络的对比： ?...可以看到，基于MobileNetV2的SSDLite在COCO数据集上超过了YOLOv2，并且大小小10倍速度快20倍。 Semantic Segmentation ? 分割效果如下： ?
image.png 在cmd中运行命令：python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2...在cmd中运行命令：python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_...在cmd中运行命令：python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_...在cmd中运行命令：python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_...在cmd中运行命令：python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_
上表给出了COCO检测任务上的性能对比，可以看到： SSDLite+MobileViT具有比SSDLite搭配其他轻量型模型更高的性能； SSDLite+MobileViT具有比SSD-300更高的性能
如果将 MNASNet（Tan 等人，2019 年）替换为 MobileViT，作为 SSDLite（Sandler 等人，2018 年）的特征主干网络，能生成更好的（+1.8%mAP）和更小的（1.8...MOBILEVIT 作为通用主干网络的表现 移动目标检测 表 1a 显示，对于相同的输入分辨率 320×320，使用 MobileViT 的 SSDLite 优于使用其他轻量级 CNN 模型（MobileNetv1.../v2/v3、MNASNet 和 MixNet）的 SSDLite。...此外，使用 MobileViT 的 SSDLite 性能优于使用重型主干网络的标准 SSD-300，同时学习的参数也明显减少（表 1b）。
此外，作者按照EfficientNet中的思想减小网络计算量，设计了名为Efficient-B-3的网络结构，将其作为SSDLite的Backbone进行目标检测算法的训练； 使用TinyNet-D网络做...SSDLite的Backbone，比较两种Backbone的性能，如下表所示，说明了TinyNet系列网络有较强的通用性。
Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ...
例如，当与SSDLite[2]配对进行检测时，新模型在取得相同精度的情况下，要比MobileNetV1快大约35％。...我们描述了将这些移动模型应用在我们称之为SSDLite的新框架中进行对象检测的有效方法。
我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测器(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试，使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。
RetinaNet继承nn.Module import torchvision.models.detection.ssd import torchvision.models.detection.ssdlite...SSD继承nn.Module SSDlite 更适用于移动端 APP 开发 列 继续往下一级 Faster-RCNN目标检测，骨干网包括resnet50 fpn 和mobilenet_v3...torchvision.models.detection.ssd torchvision.models.detection.ssd300_vgg16 torchvision.models.detection.ssdlite320
比如在检测方面，当 MobileNetV2 搭配上全新的 SSDLite [2]，在取得相同准确度的情况下速度比 MobileNetV1 提升了 35%。...我们还介绍了如何通过全新框架 SSDLite 将这些模型高效应用于目标检测。此外，我们也展示了通过简化版 DeepLabv3（我们称之为 Mobile DeepLabv3）构建移动端的语义分割方法。
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