MobileNetV3-SSD-Compact-Version MobileNetV3 SSD的简洁版本 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 环境 Ubuntu18.04 版本 PyTorch 1.4 如果您想从头开始需要使用 mbv3_large.old.pth.tar 是backbone用来参数初始化的模型 有可能会历经坎坷 简便方式就是使用预训练模型 如果您要直接测试，模型改名为checkpoint_ssd300.pth.tar 模型下载地址 链接： 提取码：gwwv 模型测试结果 mAP 0.679 (未在COCO数据集做预训练版本) 使用步骤 一 下载VOC数据集之后,将VOCtrainval_06-Nov-2007和VOCtest_06-Nov-2007合并在一起 数据集下载 可以看这里 二 先打开create_data_lists.py文件 改成自己数

mobilenetv3_centernet 有一个，使用mobilenetv2进行了培训，它更简单。 介绍 这是一个Tensorflow实现mobilenetv3-centernet框架，可以轻松地端到端部署在Android（MNN）和IOS（CoreML）移动设备上。 目的：在移动设备上工作的光检测算法已被广泛使用，例如面部检测。 因此，有一个简单的项目包含模型训练和模型转换器。 **如果您有问题与我联系** 预训练模型和性能 莫斯科 没有增加测试时间。 模型 input_size 地图 地图@ 0.5 地图@ 0.75 512x512 0.251 0.423 0.258 要求 张量流1.14 tensorpack 0.9.9（用于数据提供者） OpenCV python 3.6 MNN转换器 coremltools 使用情况 MSCOCO 火车 下载mscoco

针对数据集样本数量较少会影响深度学习检测效果的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法。首先,引入生成对抗网络并对生成器和判别器进行改进,解决了类别错乱问题并实现了带钢缺陷数据集的扩充。然后,对轻量级图像分类网络MobileNetV3进行改进。最后,在扩充后的数据集上训练,实现了带钢缺陷的分类。实验结果表明,改进的生成对抗网络可生成比较真实的带钢缺陷图像,同时解决深度学习中样本不足的问题;且改进的MobileNetV3参数量是原有参数量的1/14左右,准确率为94.67%,比改进前提高了2.62个百分点,可在工业现场对带钢缺陷进行实时准确的分类。

CenterNet和MobileNetV3的PyTorch实现 介绍 CenterNet，带有基于PyTorch的MobileNetV3骨干头盔检测，仅带有推理代码。 该回购是从分叉和 。 安装 cd $ROOT/lib/models/networks/DCNv2 python setup.py build develop 用法 python demo.py

https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 上的预训练模型，20分类，要class相同才能用

MobileNetV3-PyTorch MobileNetV3的PyTorch实现 概述 MobileNetV3体系结构的PyTorch实现： 。 基于MNASNet（可通过架构搜索找到），添加了量化友好的SqueezeExcite和Swish + NetAdapt + Compact层。 结果：比MobileNetV2快2倍，并且更准确。 MobileNetV3体系结构 MobileNetV3结果

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

Tensorflow 2.0实时多人姿势估计 什么是新的 2020年10月5日 将模型转换为新的 在Mobilenet V3基础上添加了一个新的openpose模型。 添加了对库依赖 标记为“ v1.0”的旧代码可用。 此存储库包含keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation项目的新升级版本，以及一些其他脚本和新模型。 我在Tensorboard中添加了最终热图和paf的可视化。 每100次迭代，会将一张图像传递给模型。 预测的热图和paf记录在Tensorboard中。 您可以每隔几个小时检查一次直观的预测显示，因为它可以很好地了解训练的执行情况。 脚本和笔记本 该项目包含以下脚本和jupyter笔记本： train_singlenet_mobilenetv3.py-本文提出的用于新模型的训练代码，。 我用Mobilenet V3替换了VGG。 简化模型，只有3 pafs和1热图。 train_2br_vgg.py-旧的CMU模型的训练代码（2017）。 这是旧仓库keras_Realtime_Multi-Person_Pose_E

mobilenetv3细分 的非官方实现，用于语义分割。 必需品 PyTorch 1.1 Python 3.x 用法 火车 单GPU训练 python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 多GPU训练 # for example, train mobilenetv3 with 4 GPUs: export NGPUS=4 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 评估 单GPU训练 python eval.py --model mobilenetv

MobileNetV3.zip