在本文中,我们介绍了如何将MobileNetV3-SSD模型转化为PaddleLite,并使用Docker进行环境搭建。通过使用Docker,我们可以方便地搭建转化环境,并使用PaddleLite进行模型部署。MobileNetV3-SSD是一个轻量级的目标检测模型,具有较高的检测精度和计算性能。希望本文对你理解和应用MobileNetV3-SSD模型有所帮助。 参考文献...
1.在测试一张图片的时候会报错: expected backend CPU and dtype Float but got backend CUDA and dtype Float 解决方法: If you are trying to use GPU, change device in create_mobilenetv3_ssd_lite_predictor to torch.device('cuda:0'), it works for me. 2.首次训练时: 如果--dataset_type选择open...
1.在测试⼀张图⽚的时候会报错:expected backend CPU and dtype Float but got backend CUDA and dtype Float 解决⽅法:If you are trying to use GPU, change device in create_mobilenetv3_ssd_lite_predictor to torch.device('cuda:0'), it works for me.2.⾸次训练时:如果--dataset_type选择...
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...
接下来开始训练MobileNetV3-SMALL based SSD 模型,这次现在1070上用5个类别的数据进行训练,训练数据量为14.7k,测试数据量为1.6k,完成的一个EPOCH大约耗时22分钟。
因为我们公司面向的边缘端计算,边缘盒子的计算能力有限,所以我们在做算法研究时,就尽量选用轻量级算法,所以目标检测算法用mobilenetV3-ssd,这是一个精度能达到很高,权值很小的算法,我比较喜欢。 Step1:搭建mobilenetV3-ssd网络框架 它的网络原理很简单,就是把传统的ssd算法里面的VGG网络换成了mobilenetV3,其他的都一...
代码链接:https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3-SSD和https://github.com/tongyuhome/MobileNetV3-SSD 两者结合的原理:将MobilenetV3抽出二层特征层+另外补充的4层卷积层输出的特征,进行分类和回归。 实践需要注意的理解:代码使用source_layer_indexes= [GraphPath(11,'conv',-1), ...
1.准备models-master（tensorflow基本模型的接口）2.安装好tensorflow-gpu以及对应的cudatoolkit和cudnn 3.进入models-master目录 cd models/research/ 在research目录下执行下列命令 protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. 环境变量配置：export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/...
SSD-MobilenetV3模型针对自动驾驶平台车辆检测问题,提出一种结合迁移学习的卷积神经网络(CNN)模型SSD-Mo-bilenetV3.网络结合SSD检测速度较快与MobilenetV3占用内存小的优点,将SSD模型的基础网络替换成MobilenetV3.首先,结合迁移学习的方法,在COCO数据集上对网络进行预训练,再使用自建融合车辆数据集对预训练模型全连接层...
mobilenetv3ssd模型用docker转化为paddlelite docker网络模型,本文是一篇科普文章,讲下当前docker容器网络的几种模型。HostIP为186.100.8.117,容器网络为172.17.0.0/16一、bridge方式(默认)创建容器:(由于是默认设置,这里没指定网络--net="bridge"。另外可以看到容器内