1. 模型选择 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'mobilenet_v2', pretrained=True) model.eval() x = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, x, "mobilenet_v2.onnx", export_params=True) 复制 2. 模型转化 atc --model=./mobilenet_v2.onnx --framework=...
1.概述 mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式,其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化,该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下,模型得到较大的压缩,从而为在嵌入式端进行实现提供了可能。该模型压缩方式已经在很多分类和目标检测等网络中得到了验证。 目前建立小型高效神经网络的方式,主...
配置好数据集路径和python环境后,运行train.py即可训练,默认是训练100轮,你也可以自己调整轮数。我训练了100轮后,最高准确率可达: 默认训练轮数为100,可以自己修改,使用自适应学习率,其他参数不需要改,直接加大轮数即可 训练过程中或者训练完成后,在pyCharm项目路径下的终端输入: tensorboard --logdir=runs/ 1. ...
python imagenet.py \ -a mobilenetv2 \ -d <path-to-ILSVRC2012-data> \ --epochs 150 \ --lr-decay cos \ --lr 0.05 \ --wd 4e-5 \ -c <path-to-save-checkpoints> \ --width-mult <width-multiplier> \ --input-size \ -j <num-workers> Test python imagenet.py \ -a mobilenet...
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。
采用mobilenet_v2做centerface的主干网络,并将模型转换成tensorrt进行推理加速,在512×512的网络输入下能做到50fps。但是因为特征采集器的网络能力不够,模型精度和鲁棒性不够。 特别是人脸关键点,训练数据集关键点标注有一定的问题。 结果 bilibli视频 MobileNet系列之MobileNet_v2 ...
mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_224_no_top.h5 mobilenetv2预训练模型(keras版的imagenet预训练模型),no_top版本,一般用于迁移学习。 上传者:u011902194时间:2019-08-08 ssd_mobilenet_v2_mnasfpn_shared_box_predictor_320x320_coco_sync.tar.gz ...
+ Release of advanced design of MobileNetV2 in my repo *HBONet* [ICCV 2019] + Release of better pre-trained model. See below for details. 如Mark Sandler,Andrew Howard,Menglong Zhu,Andrey Zhmoginov和Liang-Chieh Chen所讲的,使用框架对ILSVRC2012基准进行了。
简介:TF学习——TF之TFOD:基于TFOD AP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录 训练过程全记录 开始 Instructions for updating: Please switch to tf.train.get_or_create_global_step W0929 16:09:53.723011 19388 variables_helper.py:141] Variable [Second...
TF学习——TF之TFOD:基于TFOD AP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录 训练日志结果 TensorBoard监控结果 1、LearningRate 2、Loss 3、Batch 4、Global step 5、Queue 训练过程全记录 开始 Instructions for updating: ...