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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E

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

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。