MobileNetV3的PyTorch实现这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文Searching MobileNetV3中所述。
一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论MobileNetV3的PyTorch实现。这是论文Searching MobileNetV3中描述的MobileNetV3体系结构的PyTorch实现。
一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并帮助我解决。
[NEW]小版本mobilenet-v3的预训练模型在线，准确性达到与纸张相同的水平。
[NEW]该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。
[NEW]我在全局AV之前删除了SE
2023-03-03 20:17:12
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1.可以进行分类任务直接运行
2.有数据集一个17类花分类数据集
3.可以训练自己的数据集
4.可以根据配置文件配置mobilenetV1或者V2或者V3
2023-02-25 14:59:59
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基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip
【资源说明】
1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。
2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。
3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。
4、使用的是pytorch框架。
【备注】
主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。
也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。
也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。
2022-12-16 15:26:18
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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。本文实现的算法有一下几个特点：
1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
4、使用classification_report评估模型。
详见文章链接：
https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122797153?spm=1001.2014.3001.5502
2022-02-06 16:06:09
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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv3图像分类模型实现分类任务。
通过本文你和学到：
1、如何从torchvision.models调用mobilenetv3模型？
2、如何自定义数据集加载方式？
3、如何使用Cutout数据增强？
4、如何使用Mixup数据增强。
5、如何实现训练和验证。
6、如何使用余弦退火调整学习率？
7、预测的两种写法。
详见文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122793652
2022-02-06 12:05:54
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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。
通过这篇文章你可以学到：
1、了解MobileNetV3的特点。
2、如何加载图片数据，并处理数据。
3、如果将标签转为onehot编码
4、如何使用数据增强。
5、如何使用mixup。
6、如何切分数据集。
7、如何加载预训练模型。
原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122795928
2022-02-06 12:05:53
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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
2021-12-05 01:13:09
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快速语义分割
该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。
from fastseg import MobileV3Large
model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval ()
model . predict ( images )
这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。
当前，您可以执行以下操作：
加载预训练的Mo
2021-11-18 10:23:13
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