QuobileNet 正在进行中的基于MobileNetV2的混合量子经典对象检测器。 当前，它修改了一个简单的自制CNN模型，该模型的经典版本使用数据集中的和9在3类分类问题上达到了99.60％的准确性。 我们用一个量子当量替换了4个卷积层之一：“量子卷积”层。 有关如何运行的更多信息和说明，请参见下文。 介绍 该项目旨在创建流行的物体检测网络的混合模型。 的主要重点是与 （以及可能 ）的特征提取主链。 目标是引入量子层并测量各种性能统计数据，例如平均平均精度（mAP）和达到可比的损耗值所需的历元数。 重点关注的主要层是卷积层。 通过对人中引入的原始量子层模型进行修改 和在PennyLane上找到的，构建了一个定制的量子卷积层，该层将任何内核大小和输出层深度作为参数，自动确定所需的正确量子位数，并使用量子输出适当的特征图电路为基础。 当前的计划是用定制的量子卷积层代替Retina

mobilenetV2 网络结构，实测可用，可以详细读懂代码，欢迎下载

使用pytorch写的mobilenet v2代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，详细注释了神经网络的搭建过程

DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo

基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip 【资源说明】 1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。 2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。 3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。 4、使用的是pytorch框架。 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架

在文章与之前编写的图像分类框架构建组合使用，这里只讲述基于chainer的模型构建，本次讲解如何使用chainer构建MobileNetV2网络结构，以及对应的mobilenetv2_0.25,mobilenetv2_0.5,mobilenetv2_0.75,mobilenetv2_1.0等结构

MobileNetv2 图像分类（DogVsCat）

人工智能-项目实践-图像识别-基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别 基于 tf.keras 的训练模型 MobileNetV2 搭建一个深度卷积神经网络进行人脸口罩检测识别, 使用 1070Ti 训练 15 个 epoch 准确率达 96%. 环境 Python 3.7 tensorflow 2.2.0 CUDA Version 10.1.243 数据集 数据集全部来自于网络公开数据.

迁移学习（Transfer Learning）：Matlab预训练模型的原始安装程序，用于特征提取、表达、目标识别等诸多任务