3. headPPLcnet已经验证了在末端替换少量55卷积可以起到涨点的作用,因此也将原yolov5s head的33卷积换成Lc Block,但因为Lc Block本质还是深度可分离卷积,即使使用了55的卷积核,融合了SE module,参数量依旧比原先的33卷积少一半,实验发现可以涨点,产生的参数量也很少,个人觉得性价比特别高 代码语言:javascript 代...
如果不想训练,只是 想测试一下速度和性能,还可以考虑直接把预训练模型直接导入到Pytorch中,这个也是非常简单,感兴趣的同学可以后台留言PPLCNet获取下载链接。 笔者也把PPLCNet这个转换成ONNX形式共享,不过在转换过程中结果发现:ONNX不支持HardSwish算子,而是转换成了复杂的结构,见下图红框部分。此外,尽管ONNX支持hard...
例如,在林业、园艺等领域中,该模型也可以被用于识别树木和花卉的病害情况;在农产品质量检测中,该模型可以用于检测果蔬等农产品的表面缺陷和病害情况。 结论 PPLC-Net是一种基于气象数据增强和多级注意机制的植物病害识别模型。该模型通过创新的数据增强技术和高效的特征提取机制,实现了对植物病害的高精度、低消耗识别。
我们通过堆叠模块构建了一个类似MobileNetV1的BaseNet,然后组合BaseNet与某些现有技术构建了一种更强力网络PP-LCNet 2.1 PPLCNet引入到yolov8 2.2新建文件夹 ultralytics/nn/backbone/PPLCNet.py 核心代码: class DepthSepConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, dw_size, stride, use_se): ...
在PaddleClas中,您可以使用PPLCNet模型进行车辆属性识别。首先,修改配置文件configs/pplcnet/pplcnet_x2_5.yml,设置数据集路径、类别数等参数。然后,使用以下命令进行模型训练: python3 tools/train.py -c configs/pplcnet/pplcnet_x2_5.yml 训练过程中,您可以通过查看日志了解模型的训练情况。 五、模型评估...
全流程前沿超轻量网络PPLCNetv2的苹果病害识别 一、项目背景 首先,随着农业产业的不断发展,对于果实的质量和安全的要求也越来越高。然而,由于缺乏有效的技术手段,传统的病害识别方法往往难以满足这一要求。 其次,深度学习作为人工智能领域的重要技术之一,已经被广泛应用于图像分类、语音识别等多个领域,并取得了很好的...
Filter by language All2C++1Python1 🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~ pytorchtransformerandroid-apptensorrtmnnmobilenetncnntfliteshufflenetv2onnxruntimeyolov5repvggpplcnetopenvivopic...
3、PLC编程 4、烧录程序并测试 三、注意事项 一、前言 前面CODESY下载安装并熟悉了,p-net搭建从站也已经跑在虚拟机树莓派上了,我们只需要快速搭建一个profinet主站来和从站进行交互即可,这里我们直接用Windows下带的软PLC搭建profinet主站并和p-net的demo从站程序进行IO交互。
(train_dataset.labels) # model = pdx.cls.PPLCNet(num_classes=num_classes, scale=1) # PPLCNet模型 model = pdx.cls.MobileNetV3_large_ssld(num_classes=num_classes) # MobileNetV3_large_ssld模型 # API说明:https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/classification.html#train ...
该名称不能与节点上其他服务的名称重复。 模型信息 模型 选择车辆属性识别-01-PPLCNet-ONNX。 模型版本 选择v1。 服务配置 HTTP端口 指定节点上的一个空闲端口。 GRPC端口 指定节点上的一个空闲端口。 调用示例 模型服务部署成功后,您可以下载客户端调用示例,用来验证此模型服务的效果。