SSDLite 是 Google 在 CVPR2018 论文 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的轻量级检测模型,与 SSD 相比,除了将 backbone 从 VGG 替换为 MobileNetV2 之外, SSDLite 还将所有的卷积替换为了深度可分离卷积模块,使得模型的计算量与参数量都大幅下降,更适合移动端使用。在使用同样 Backbone ...
2 模型训练 .yml文件我们统一放在PaddleDetection文件夹的外面,PaddleDetection里的代码用于参考写法及引用,本身不要改动。 visualDL用于可视化训练数据(左侧栏“数据模型可视化”按键)。 -r ../output/ssdlite_large/ssdlite_mobilenet_v3_large_320_coco/280 \ In [ ] ! python tools/train.py \ -c ../ssdli...
首先，SSDLite是Google在2018年提出的轻量级检测模型，它将VGG backbone替换为MobileNetV2，并采用深度可分离卷积，大大减少计算量和参数量。MMDetection重构了SSD模块，将额外的层提取为SSDNeck，使其更符合模块化设计。新的接口支持定制化设置，比如深度可分离卷积和head卷积层的层数。针对SSDLite，我们参考了...
直截了当做法是：对比PC端和嵌入式端运行的tflite模型的输入输出。
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
TensorFlow Object Detection API 上提供了使用SSD部署到TFLite运行上去的方法, 可是这套API封装太死板, 如果你要自己实现了一套SSD的训练算法,应该怎么才能部署到TFLite上呢? 首先,抛开后处理的部分,你的SSD模型(无论是VGG-SSD和Mobilenet-SSD), 你最终的模型的输出是对class_predictions和bbox_predictions; 并且是...
在本文中,我们将介绍如何将MobileNetV3-SSD模型转化为PaddleLite,并使用Docker进行环境搭建。MobileNetV3-SSD是一个轻量级的目标检测模型,结合了MobileNetV3和SSD的优点,既具有高效的计算性能,又具有较高的检测精度。 1. 准备工作 在开始之前,需要安装Docker并确保可以正常使用。Docker是一个开源的容器化平台,可以提供一致...
× TensorFlow转换器(TensorFlow converter)将TensorFlow训练的模型转换为TensorFlow Lite格式。 × 更小的尺寸:当所有支持的操作链接时,TensorFlow Lite小于300KB,当仅使用支持InceptionV3和Mobilenet所需的操作时,小于200KB。 ×预先测试的模型: 以下所有模型均可保证“开箱即用/work”: ...
1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI ...
第一步,将ckpt转成pb文件,使用的是python export_tflite_ssd_graph.py,会得到tflite_graph.pb和tflite_graph.pbtxt两个文件,这里与之前是相同的; 第二步,将pb转为tflite文件,依旧是进入到tensorflow/contrib/lite/python目录,运行python tflite_convert.py,然而这一次,除了上次设置的参数: ...