对MobilenetV1网络进行时间分析如下,可以看到,MobileNet的95%的计算都花费在了1×1的卷积上。所以后文对网络进行优化的时候,应该特别注意对PW卷积进行优化。 图2. MobilenetV1网络各部分占比 1.1.2 SSD检测头 主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法, two-stage方法的优势是准确度高;(2...
此外,还可以使用千帆大模型开发与服务平台等工具来进一步分析和优化模型性能。 四、总结与展望 通过本文的介绍,相信你已经掌握了如何在Ubuntu系统上搭建Caffe-MobileNet-SSD环境,并训练自己的数据集模型的方法。随着深度学习技术的不断发展,Caffe-MobileNet-SSD等轻量级目标检测模型将在更多领域得到应用。未来,我们可以期待...
本文重点研究的SSD-Mobilenet模型是基于SSD模型的改进版,其主要思想是采用轻量化网络Mobilenet取代VGG16作为特征提取层,减少了模型的参数量和计算量,缩减了模型的规模,但随着模型规模的降低,随之而来的是模型的准确度降低,原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观先验性,并不适用于对特定...
cd /opt/openvino_toolkit/models/ sudo python3 downloader.py --name ssd_mobilenet_v2_coco 下载到目录/opt/openvino_toolkit/models/public/ssd_mobilenet_v2_coco ssd_mobilenet_v2_coco是Tensorflow模型,需要转换 sudo chmod -R 777 /opt/openvino_toolkit/models/public/ssd_mobilenet_v2_coco python3 convert...
Mobilenet-SSD:轻量级目标检测模型在Keras当中的实现(论文版) 之前实现了一个版本的mobilenet-SSD,有小伙伴告诉我说这个不是原版的Mobilenet-ssd的结构,然后我去网上查了一下,好像还真不是,原版的Mobilenet-ssd不利用38x38的特征层进行回归预测和分类预测,因此我就制作了这个版本,填一下坑。
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。 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区
最近项目里需要一个小型的目标检测模型,SSD、YOLO等一通模型调参试下来,直接调用TensorFlow object detect API居然效果最好,大厂的产品不得不服啊。使用mobilenet ssd v2模型,配置文件也未修改参数,训练后的模型不光检测效果不错,在CPU上的运行时间也在70ms左右。之后将模型移植到安卓手机上(魅族MX4,老的不是一点点...
SSDLite 在MobileNet_v2的论文中被作者提出。其对SSD的结构进行了修改,将SSD预测层中所有的标准卷积替换为深度可分离卷积。 具体来说在进行NMS前,就是特征图的分类及位置加权均采用点卷积模式。 图.8 Original MoibleNet_v2 with SSD 依据论文,可得网络模型如上图,此图保持与论文一致,与源码略有出入。
所述基于mobilenet-ssd的车辆测距方法,包括以下步骤: 步骤1:构建双目视觉系统,并对双目视觉进行标定,建立相机图像像素位置与场景点位置之间的关系; 步骤2:双目摄像头同步采集左、右目图像; 步骤3:对左、右目图像进行目标车辆检测,确定首帧车辆区域; 步骤4:判断是否检测出首帧车辆,若否,则继续进行车辆检测,若是,则...
MobileNet SSD框架解析_mobile net ssd,mobile net与ssd相结合-深度学习文档类资源醉眼**In 上传835.48 KB 文件格式 docx 该文档详细的描述了MobileNet-SSD的网络模型,可以实现目标检测功能,适用于移动设备设计的通用计算机视觉神经网络,如车辆车牌检测、行人检测等功能。它具有速度快,模型小,效率高等优点。