论文：《 Inverted Residuals and Linear Bottlenecks Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation 》链接：https://128.84.21.199/abs/1801.04381 论文代码：https://github.com/shicai/MobileN
文章目录1.导入包2.加载数据3.可视化数据集样本4.数据集划分5.优化数据集6.数据增强7.调整像素值8.构建base_model9.冻结10.添加分类头部部分11.添加预测部分12.链接各部分13.编译模型14.训练模型15.学习曲线16.第二种方法-fine-tuning17 Evaluation and prediction18 总结 Transfer learning and fine
MobileNet 主要解决模型在应用端的参数大小，延迟，以及训练时间的问题。MobileNet 的主要贡献包括：提出depthwise separable convolution代替传统的convolution layer，将卷积操作的计算量降为原始的 ，其中表示卷积核的大小，表示卷积输出的feature map的通道数。在上一步的基础上，为了进一步精简模型的参数和加速训练时间，提出width
一、背景介绍 自2012年AlexNet问世以来，CNN被设计得越来越深，越来越复杂，对硬件的要求也就随之提高，而且这些大型网络都是以准确率为导向设计的，很少考虑到效率的优化。但是在实际生活的一些应用中（比如自动驾驶、增强现实等），不仅硬件受限制，而且注重效率，所以越来越多的人开始研究小巧而高效的网络。 当时（2017年）的研究方向可以分为两种，一是压缩复杂网络的预训练模型，二是直接设计并训练
文章目录一、前言二、论文阅读摘要问题1: 何为特征图冗余？问题2: Ghost feature maps 和 Intrinsic feature maps 是什么？问题3: Linear transformations 和 Cheap operations 是什么？问题4: Ghost Module长什么样？Ghost Bottlenecks长什么样？Ghost Net长什么样？实验及结果三、代
Google在Tensorflow的Github代码库中，发布了多个用在移动电话上的高效预训练计算机视觉模型。\\ 这几个模型间的差别在于模型的参数、单图像处理的计算能力以及预测的准确性，开发人员可从中做出选取。从计算量上看，最小的模型具有14个百万次MAC（乘加运算，Multiply-Accumulates ），最大的模型则具有569个百万次MAC。要预测一个图像的类别，一个模型所需的计算量越
1.概述 mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式，其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化，该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下，模型得到较大的压缩，从而为在嵌入式端进行实现提供了可能。该模型压缩方式已经在很多分类和目标检测等网络中得到了验证。 目前建
创新点：正文：MobileNet-V2网络结构 MobileNetV2: 《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》 于2018年1月公开在arXiv(美[ˈɑ:rkaɪv]) ：https://arxiv.org/abs
what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
现在的大模型在进行预训练时大部分都采用了GPT的预训练任务，即 Next token prediction。要理解大语言模型（LLM），首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就是以自回归的方式从左到右逐步生成文本。基本概念:Token：在NLP中，一个“token”可以是一个词、一个字或一个标点符号。例如，句子“我爱北京”被切分成
随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN、Faster RCNN、Cascade RCNN等）。下面主要介绍单阶段的目标检测方法(SSD、YOLO系列、RetinaNet等)、多阶段目标检测方法(RCNN系列)以及其他方法(
本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法原文如下：。数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力。自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flipping），一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动（color jitt
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测Faster-RCNN、MobileNet-SSD、PyramidBox和场景文字识别CRNN-CTC、OCR Attention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模型库，助力用户提高构建模型的效率，大大减轻“炼丹
序：想要真正准确的的自动标注，的确不太现实，都能准确的自动标注了，还训练模型干嘛！所以本文所写方法是小量数据集预训练模型后，自动打标最后微调。 （上图是我的文件夹格式，将自己预训练后的模型放到指定位置）代码包含调用yolo模型。废话不多说！# coding=utf-8
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author : Helen
date : 2020-11-12 16:15
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mobilenetv11.mobilenetv1的一个主要特点是网络所需要的参数很少，以至于在手机这种移动设备上都可以跑，在准确率小幅度降低的代价下，可以再次大幅度减少我们的参数量，如下图mobilenetv1和vgg16相比准确率只下降了0.9%，但是参数量从15300m和138m，下降到了569m和4.2m，大大的降低了参数量2.mobilenet使用了dw卷积大幅度减少了运算量和参数量，从输
预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的，因此不必担心是否符合自己的实际情况，我们个人往往很难训练出预训练权重的效果。并且如果不使用预训练权重的话，那么训练就会从0开始，模型没有找到好一点的感觉，它会花费相当的时间渐入佳境，这样一部份时间是我们不希望看到的，因此在进行训练自己的模型时，通常都要使用预训练模型。能大家会有疑问，预训练权
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2023-12-11 19:20:00
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使用TensorFlow-Object-Detection-API训练SSD-MobileNet模型和推理测试相关配置文件准备配置训练参数开始训练训练可视化导出训练模型适配opencv的dnn模块推理检测 开始训练前的最后一步是创建一个标注映射并编辑训练配置文件。 相关配置文件准备首先在\research\object_detection目录下新建一个文件夹train_xxxxx用来存放配置文
NLP系列之预训练模型（一）：ELMo1.介绍Deep contextualized word representations获得了NAACL 2018的outstanding paper award，其方法有很大的启发意义。近几年来，预训练的word representation在NLP任务中表现出了很好的性能，已经是很多NLP任务不可或缺的一部分，论文作者认为一个好的word represen
YOLOv5 的预训练权重是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了 Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，前提是数据集足够大且标记良好。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前先使用所有默
论文作者 | Barret Zoph，Golnaz Ghiasi ，Tsung-Yi Lin 等 编译 | 吴少杰 编辑 | 蔡芳芳 在计算机视觉领域，预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期，谷歌大脑团队(Google Brain)通过实验证实，自我训练对分类和目标检测等下游任务，效果有很大提升。本文是 AI 前线第 111 篇论文导读，我们将对这项研究工作进行详细解读。
