用matlab搭建了基于mobilenet主框架的yolov3，matlab直接读取权重进行卷积计算，进行测试。对于理解mobilenet_yolov3有很大帮助，同时在进行FPGA移植过程中，可以很方便的做到每层比对。

mobilenetv3 这是MobileNetV3架构的多GPU Tensorflow实现，如论文。 对于一些更改。 论文V1的实现请参见该存储库中的以获得详细信息。 在tf1.3.0，tf1.10.0，python3.5上进行了测试。 mobilenetv3大 mobilenetv3小 用法 from mobilenet_v3 import mobilenet_v3_large, mobilenetv3_small model, end_points = mobilenet_v3_large(input, num_classes, multiplier=1.0, is_training=True, reuse=None) model, end_points = mobilenet_v3_small(input, num_classes, multiplier=1.0, is_trai

YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenetv1-025、mobilen

mobilenet_v1_1.0_224.tgz

YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenet

最新移动端，高速响应的网络

Mobile Net v3

这个是我学习MobileNetV1&V2;的论文和自己做的用于汇报的PPT，还有程序，可供下载学习

SSD_MobileNet

提供tensorflow object_detection api 调用ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14预训练模型