在模型训练阶段中,基于百度飞浆PaddlePaddle平台,使用PaddleDetection训练CNN模型,并搭配PaddleSlim对模型剪枝和量化,借助于FPGM算法和手动修改Backbones源码的方式,在裁剪掉整个模型58%的参数量后,依然达到了65.1%的评估精度。 针对模型部署,Intel _fpga_sdk中的输入重排是将300x300尺寸的3通道NCHW架构的输入图像转置为16...
我们正在尝试移植一个在11类自定义数据集上训练的 SDI-lite-mobilenetV1、用于 TDA4VM-SK 板的对象检测。 进行移植时、发生以下错误: 在模型/../../models/public/baseline_model.onnx 上运行形状推理 TIDL Meta 管道(Proto)文件:../../../models/public/baseline_model.prototxt SSD OD ...
1.1 模型、剪枝与量化 1.1.1 MobileNetV1 MobileNetV1是基于深度级可分离卷积构建的网络[1]。MobileNetV1将标准卷积拆分为了两个操作:深度卷积(DW)和逐点卷积(PW),DW卷积和标准卷积不同,对于标准卷积其卷积核是用在所有的输入通道上,而DW卷积针对每个输入通道采用不同的卷积核,就是说一个卷积核对应一个输入通道。
导入SSD-MobileNetV1模型相关的库或框架: 通常,你需要导入处理图像和加载模型的库。例如,如果你使用的是face-api.js库,你可以这样导入: javascript import * as faceapi from 'face-api.js'; 加载预训练的SSD-MobileNetV1模型: 在face-api.js中,你需要确保在调用任何检测函数之前加载了SSD-MobileNetV1模型...
SSD_Mobilenet目标检测是一个使用 OpenVINO 框架,以及 SSD 和 Mobilenet 算法训练的目标检测模型。本模型能够接受图像作为输入,识别出图像中包含的各类物体。 模型基本信息 官方模型 本模型 框架 本模型是 OpenVINO 格式的模型。 输入 名称 类型 形状 转换形状 ...
第十八届全国大学生智能汽车竞赛完全模型组线下赛--模型训练(以SSD-Mobilenet V1为例) 配置环境 上图为Edgeboard系统所支持的环境 因此我们的环境配置如下: 训练框架:paddlepaddle 1.8.4 代码环境:python 3.7 PaddleDetection:0.5 In [ ] # 数据集解压(此处以官方提供的VOC数据集为例) !unzip -qo /home/aistudi...
进入解压后的源码包根目录建立一个“models”文件夹并将预训练模型移入当前路径下。 cd/home/HwHiAiUser/SSD-MobileNetV1_for_Pytorchmkdir modelsmv/home/HwHiAiUser/mobilenet_v1_with_relu_69_5.pth ./models/ 运行训练脚本。该模型支持单机单卡训练和单机8卡训练。
在铝片表面缺陷检测中,使用SSD-MobileNetV1模型可以实现高效准确地识别铝片表面的四种常见缺陷。具体流程包括图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别等步骤。图像采集使用摄像头或其他传感器进行,经过预处理后,通过模型进行缺陷识别。 三、硬件设计及实现 硬件选择:选用高性能的FPGA芯片作为主控芯片,搭配高速存储器、图像采...
转换模型 预测库编译 文件结构搭建 模型部署 推理结果展示 关于作者: 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 In [2] !unzip -oq /home/aistudio/work.zip 本文将使用ssd_mobilenet_v1_voc算法,以一个例子说明,如何利用paddleDetection完成一个项目---从准备数据集到完成树莓派部署,项目用...
使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务。以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可。