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编程问答
MobileNetv2
2024-10-30
MobileNetv2网络详解
背景:MobileNetv1中DW卷积在训练完之后部分卷积核会废掉,大部分参数为“0”MobileNetv2网络是由Google团队在2018年提出的,相比于MobileNetv1网络,准确率更高,模型更小网络亮点:InvertedResiduals(倒残差结构)LinearBottlenecks倒残差结构:ResidualBlock:ResNet网络中提出
2024-08-14
YOLOv8改进系列,YOLOv8替换主干网络为MobileNetV2(轻量化架构+助力涨点)
原论文摘要MobileNetV2架构在多个任务和基准测试中提高了移动模型的最先进性能,并在不同的模型规模中表现出色。我们还介绍了在一种我们称之为SSDLite的新框架中应用这些移动模型进行目标检测的高效方法。MobileNetV2理论详解可以参考链接:论文地址本文在YOLOv8中的主干
2024-08-06
YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV2【小白必备教程+附完整代码】
秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转
2024-07-15
使用预训练模型(yolov8、MobileNetV2、ResNet50)与Gradio构建图像目标检测Web应用
简介: 利用gradio设计一个web运用,实现图片主体物的识别。 1)用户可以通过网页提交一张图片。 2)web应用将输出这张图片中主体物的名称(中英文都可以)。 3)可以使用预训练的模型。利用预训练实现对物体识别准备工作在开始之前,请确保你的环境中已安装了以下依赖
2024-06-22
【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
猫狗识别系统。通过TensorFlow搭建MobileNetV2轻量级卷积神经算法网络模型,通过对猫狗的图片数据集进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。一、前言本研究中,我们开发了一个基于深
2024-05-17
深度学习项目-MobileNetV2水果识别模型
FruitRecognitionDeepLearning深度学习小项目,利用CNN和MobileNetV2搭建的水果识别模型。github地址fruit为本次大作业使用的数据集。geneFruit为数据增强后的数据集。FruitRecognition为本次大作业相关代码及相关曲线热力图。项目使用conda环境进行训练,相关测试版本如下: