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...
本作品基于海云捷迅CyclonV Soc FPGA开发板,使用百度飞浆PaddlePaddle组件训练、压缩、导出和部署SSD_MobileNetV1模型到硬件端,最终实现目标检测设计。通过剪枝、量化、SDK优化,驱动优化、时钟频率优化和卷积连续调度,将原1200ms的推理时间,缩减至128ms,速度提升近10倍。 图1 推理图片 图2 推理时间 整个系统由PS和PL...
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...
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...
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 ...
参照MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型(prototxt文件) | github,绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下(忽略一些参数细节): 图片中从上到下分别是MobileNet v1模型(统一输入大小为300x300)、chuanqi305的Mobilenet-SSD网络、VGG16-SSD网络。且默认都是用3x3大小的卷积核,除了MobileNet-SSD的Conv14_1、Conv15_1、Conv...
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。
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。
步骤1. 下载并解压训练好了的SSD-MobileNetV1推理模型 In [1] !cd work && curl -O https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/models/ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_fp32_300_fluid.tar.gz !cd work && mkdir -p fluid !cd work/fluid && tar -xf ../ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_fp32_300_fluid....