mobilenet v2、tensorflow 2.7.0 、 kears 2.7.0

mobilenet_v2_1.4_224备份下载链接https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/#Pretrained

Pytorch实现MobileNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

MobileNetV3-SSD MobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 有测试结果 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 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考（严重参考以下代码） 一 SSD部分 二 MobileNetV3 部分 4 MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on O

视频流的实时对象跟踪和检测 先决条件： OpenCV3.4 盗用者 在此处下载权重并将其放置在model_data /中 参数： $python3 src/main.py -h usage: main.py [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] --model MODEL [--config CONFIG] [--classes CLASSES] [--thr THR] Object Detection and Tracking on Video Streams optional arguments: -h, --help show this help message and exit --input INPUT Path to input image or video fil

适用于MobileNet v2的Darknet 介绍 借助和 ，将MobileNet v2预训练的模型转移到 仅修改src/image.c和examples/classifier.c ，搜索“ mobilenet”以查看更改的内容 评估 如果要使用单个图像进行评估，请使用 ./darknet classifier predict mobilenet/imagenet1k.data mobilenet/test.cfg mobilenet/test.weights mobilenet/cat.jpg 预期输出（GPU = 1，OPENCV = 0）： 19.65%: Egyptian cat 16.53%: tiger cat 10.64%: tabby 7.38%: red fox 6.09%: kit fox 如果要使用ILSVRC2012进行验证，请访问制作有效列表 结果是

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MobileNetV2的PyTorch实现这是MobileNetV2架构的PyTorch实现，如本文中所述反向残差和线性瓶颈：用于分类，检测和分段的移动网络MobileNetV2的PyTorch实现这是本文中描述的MobileNetV2架构的PyTorch实现反向残差和线性瓶颈：用于分类，检测和分段的移动网络。 [NEW]添加代码以自动下载预先训练的砝码。 训练食谱最近，我找到了一个很好的训练环境：时期数：150学习率时间表：余弦学习率，初始lr = 0.05体重减轻：4e-5消除辍学您

win32图像分类检测程序,由《MobileNet-Caffe-master》中的模型改编而来，可以用于识别图像中一些物体动物名称等。

PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！ 除了以上链接的赞助商之外，我还从以下位置获得了硬件和/或云资源： 英伟达（ ） TFRC（ ） 我很幸运能够自己投入大量时间和金钱来支持这个项目和其他开源项目。 但是，随着项目范围的扩大，需要外部支持来继续当前的硬件，基础设施和电力成本轨迹。 什么是新的 2021年5月5日 从添加MLP-Mixer模型和端口预训练权重 从添加CaiT模型和预训练权重 从添加ResNet-RS模型和权重。 添加CoaT模型和权重。 感谢 为TResNet，MobileNet-V3，ViT模型添加新的ImageNet-21k权重和微调的权重。 谢谢 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的