MobileNet-SSD和SSD300是比较常用的目标检测算法模型,相较于SSD300,MobileNet-SSD是比较轻量化的模型,主要用在手机、嵌入式终端等边缘场景。 模型下载: 1. 进入model downloader目录 cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/tools/model_downloader 2. 使用model downloader下载SSD300, MobileNet-SSD模型 sudo python3...
结果MobileNetSSD下出现两个超链接文件: 5、执行train.sh 进行训练,得到结果: 6、合并成最终的model,以及测试 因为MobileNet中有bn和scale层,最后生成deploy需要进行一步操作,此处运用merge_bn.py文件。 这里使用的是迭代训练50000次得到的模型来进行bn层的合并,以获得最终的模型。 python merge_bn.py --model ./...
【【手把手AI项目】六、Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释,利用自己的数据集dataset训练MobileNetSSD建立模型blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/84977194 喜欢手机观看的朋友也可以在我的个人公号:AI蜗牛车 中获取。 废话不多说直接上干货 只上干货,走起来。 一、下载MobileNe...
基于tensorflow 2.0实现完整版ssd-mobilenet-v2模型.zip 人工智能-深度学习-tensorflow 上传者:admin_maxin时间:2024-03-28 coco_ssd_mobilenet_v1_1.0_quant_2018_06_29.zip tensorflow lite example 中的object_detection资源文件,下载后放到app下的build下的zips中,同时修改download_model.gradle文件,屏蔽task downl...
使用SSD-MobileNet训练模型 因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。 下载 到Github上下载/克隆TensorModels,后面的操作都要在这个目录下执行 ...
tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17目标检测、图像分类模型。 tensorflow mobilenet2020-11-21 上传大小:122.00MB 所需:50积分/C币 ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.config 通过已有模型,训练自己的模型,配置训练参数。 上传者:Chhjnavy时间:2021-07-05 ...
本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集。所用模型为ssd_mobilenet,也可以使用其他的模型。当然也可以在windows下训练,代码上没有多大差别,主要是配置环境那里,比较麻烦(windows和linux下都一样麻烦)。 一、配置环境 1. 在GitHub上下载所需的models文件,地址:https://github.com/tensorfl...
运行以下命令进行模型导出 In [ ] # 导出模型 python tools/export_model.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml \ --output_dir=./inference_model \ -o weights=output/ssd_mobilenet_v1_voc/best_mode 模型导出在work/PaddleDetection/inference_model路径下,右击文件打包下载即可 后续优化建议 1.尝...
export GPU_CONCAT=0#禁用gpu run concat,避免cpu和gpu之间频繁的数据传输 export ACL_FP16=1#支持GPU用float16的数据格式进行推理计算 export REPEAT_COUNT=100#让算法重复执行100次,取平均时间作为性能数据; pi@NanoPi-NEO4:~/work/Tengine/examples/mobilenet_ssd$ ./MSSD ACL Graph Initialized Driver: ACLGra...
fine_tune_checkpoint:预训练模型的路径(可以注释掉从头开始训练) 其他学习率,batch_size,num_steps,height,width等等看情况调节 从model zoo(model zoo给出了coco数据集上一些检测模型的时间和mAP),下载预训练模型放到ssd_model下面(也可以不下载,从头开始训练,我下的是这个ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar...