MobileNet V2的PyTorch实施 + Release of next generation of MobileNet in my repo *mobilenetv3.pytorch* + Release of advanced design of MobileNetV2 in my repo *HBONet* [ICCV 2019] + Release of better pre-trained model. See below for details. 如Mark Sandler，Andrew Howard，Menglong Zhu，Andrey Zhmoginov和Liang-Chieh Chen所讲的，使用框架对ILSVRC2012基准进行了。 此实现提供了一个示例过程，用于训练和验证任何流行的深度神经网络体系结构，并集成了模块化数据处理，训练，日志记录和可视化。

YoloVx（yolov5 / yolov4 / yolov3 / yolo_tiny） 张量流 安装NVIDIA驱动程序 安装CUDA10.1和cudnn7.5 安装Anaconda3，下载 安装tensorflow，例如“ sudo pip install tensorflow> = 1.15或tensorflow> 2.0”等。 介绍 受启发的YOLOv5的tensorflow实现。 受启发的YOLOv4的tensorflow实现。 来自框架代码。 骨干：Darknet53； CSPDarknet53 ，米什 ； MobileNetV2; MobileNetV3（大小） 颈部：SPP ，PAN ； 头：YOLOv5 / YOLOv4（Mish），YOLOv3（Leaky_ReLU） ； 损失：DIOU CIOU ，Focal_Loss ； 其他：Label

(66条消息) TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）_种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！-CSDN博客.url

MobileNetV2___Pytorch___带有模型且直接执行____imagenet 中的main集可测试 是imagenet的1000分类模型，原来训练代码地址 https://gitee.com/chenyang918/MobileNetV2-pytorch

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv2图像分类模型实现分类任务。将训练的模型转为onnx，实现onnx的推理，然后再将onnx转为TensorRT，并实现推理。 通过本文你和学到： ​ 1、如何从torchvision.models调用mobilenetv2模型？ ​ 2、如何自定义数据集加载方式？ ​ 3、如何使用Cutout数据增强？ ​ 4、如何使用Mixup数据增强。 ​ 5、如何实现训练和验证。 ​ 6、如何使用余弦退火调整学习率。 ​ 7、如何载入训练的模型进行预测。 ​ 8、pytorch转onnx，并实现onnx推理。 ​ 9、onnx转TensorRT，并实现TensorRT的推理。 希望通过这篇文章，能让大家对图像的分类和模型的部署有个清晰的认识。 链接：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/123003159

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2，MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和倒残差（Inverted Residual）是一种轻量级的网络，适合应用在真实的移动端应用场景。 关于MobileNetV2的介绍可以看我以前的文章： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122766065 通过这篇文章你可以学到： 1、如何加载图片数据，并处理数据。 2、如果将标签转为onehot编码 3、如何使用数据增强。 4、如何使用mixup。 5、如何切分数据集。 6、如何加载预训练模型。 详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122773967

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122768747

tensorflow检测模型

MobileNetV2-YOLOv3-Nano的暗网实现：移动终端设计的检测网络0.8BFlops！华为P40 6ms ！！！ MobileNetv2-YOLOv3-SPP暗网MobileNetv2-YOLOv3-SPP检测网络的暗网实现网络VOC mAP（0.5）解析推断时间（GTX2080ti）FLOPS权重大小MobileNetV2-YOLOv3-SPP 71.7 416 5ms 5.5BFlops 14.2 * emmmm ...这个懒得训练，mAP就凑合这样吧 在GTX1080ti上，MobileNetV2-YOLOv3-SPP的推理时间为100毫秒，而RTX2080的推理时间为5毫秒！！！ 移动推理框架基准测试（4 * AR

MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py