MobileNet-YOLO Caffe Caffe实现的MobileNet-YOLO检测网络,于07 + 12进行训练,在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度 下载 NetScope 推理时间(GTX 1080) 推理时间(i5-7500) MobileNetV2-YOLOv3 71.5 352 217毫秒 推断时间是来自日志,不包括预处理 腾讯/ ncnn框架上的cpu性能 部署模型是由,设置eps =您的prototxt batchnorm eps 旧型号请看 该项目还支持ssd框架,这里列出了与ssd caffe的区别 多尺度训练,推理时可以选择输入分辨率 从上次更新Caffe(2018)修改 支持多任务模型 更新 pytorch版本已发布 CNN分析仪 使用此比较macc和param,在07 + 12上进行训练,在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度
2022-04-21 15:32:16 91.04MB caffe yolo darknet mobilenet
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Mobilenet-YOLO-Pytorch 就像我之前的项目,损失函数与原始实现非常相似 模型 pytorch实现的MobileNet-YOLO检测网络,在07 + 12上进行了训练,在VOC2007上进行了测试(图像网络经过预训练,而不是coco) 网络 地图 解析度 yolov3 约洛夫4 MobileNetV2 71.2 352 ✓ MobileNetV2 352 ✓ MobileNetV3 MobileNetV3 训练步骤 下载数据集VOCdevkit /,如果已有,请跳过此步骤 sh scripts/VOC2007.sh sh scripts/VOC2012.sh 创建lmdb sh scripts/create.sh 开始训练 sh scripts/train.sh 演示版 下载 ,并保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / chec
2021-07-14 09:53:32 240KB pytorch yolov3 mobilenet-yolo yolo-series
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