基于mobilenet-ssd车牌检测,全新模型仅3.4MB.

基于tensorflow架构训练出来的MobileNetV2类型的tflite模型文件

MobileNetv2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型net = mobilenetv2(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 mobilenetv2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我

行人侦查跟踪 使用Mobilenet SSD进行行人检测和跟踪 行人检测 使用Caffe Mobilenet SSD进行了培训，详细信息（ ） 然后将模型转移到 （针对移动平台进行了优化的深度学习框架） 追踪 基于光流和卡尔曼滤波器的多对象跟踪器，更多详细信息： : 用法 编译ncnn 转到3rd_party / ncnn （与Raspberry Pi等ARM平台一起使用时，修改ncnn / CMakeLists.txt：添加add_definitions(-mfpu=neon) ，修改ncnn / src / CMakeLists.txt：将40to46行修改为if(TRUE) ） mkdir build cd build cmake .. make 其余全部编译在根目录中mkdir build cd build cmake .. make 跑步去建立/ ./main

面具识别 实时口罩磨损检测模型 使用Mobilenet V2 CNN模型预测是否戴口罩。 人脸检测使用Caffe2框架 描述 导入模块 带有python3的OpenCV keras，plaidml-keras（用于AMD GPU计算） 麻木 matplotlib argparse 张量流2.2.0 用法 火车 $ python train_mask_detector.py --dataset dataset 图像 $ python detection.py --image [Path to Image] 视频 更改detection.py中的视频路径后使用 $ python detection_video.py

花分类 使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习。 使用Costom数据集对花朵图像进行分类 下载资料 在该项目中，使用了 。 您可以下载和。 数据集为tar文件形式，一旦提取，所有图像均位于jpg文件夹内。 标签文件包含一个数组，其索引是图像的编号，而索引处的编号是该图像所属类的编号。 Keras数据生成器 此处，keras图像生成器用于将数据馈送到神经网络。 数据的结构应采用以下方式： 。 在上面的图像中，training_images是包含多个目录的子文件夹，并且每个目录包含属于一个垂直类的图像。 数据准备 由于keras数据生成器要求训练数据采用垂直结构，因此我们需要根据需要准备数据集。 要准备数据集，请参考，将以上述格式转换数据。 在文件中，您需要更改以下变量： TAR_FILE_PATH =''＃提供下载的tar文件的路径EXTRACT_TO_PA

张量流移动网 使用Python在TensorFlow中使用MobileNet模型的示例 支持MobileNet V1。 支持转换为TF Lite格式。

在TensorFlow中实现更清晰，更简单的MobileNet

GTSRB TensorFlow Lite 德国交通标志基准数据集的示例TensorFlow Lite分类模型。 创建该项目的目的是展示如何在之上构建卷积神经网络（通过Transfer Learning），并在TensorFlow Lite SDK的移动应用程序中使用卷积神经网络。 有关更多详细信息，请检查： 博客文章： 具有：数据集准备，模型训练和验证，转换为TensorFlow Lite。 数据集： 灵感：

mobilefacenet-V2 现在我们有了更高的积累： [lfw] [12000]准确性翻转：0.99667 + -0.00358 [agedb_30] [12000]准确性翻转：0.96667 + -0.00167使用我修改后的移动网络。 lr-batch-epoch：0.01 11738 1个测试验证。.（12000，512）推断时间39.129495 [lfw] [36000] XNorm：22.729305 [lfw] [36000]准确性翻转：0.99667 + -0.00358 在纸上的mobilefacenet文件中提高mobilefacenet的准确性（ ） 第