2.下载Tensorflow model、 SSD预训练模型和文件库 链接1(Tensorflow model)https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.13.0 解压到 C:\tensorflow1 并重命名为models 链接2(ssd) http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz 下载解压...
所需:1 积分 电信网络下载 fortranlib-master.zip 2024-12-09 19:14:20 积分:1 Java 迷你购物系统 客户管理控制台程序 2024-12-09 19:03:21 积分:1 机器人技术探索:案例、项目与竞赛源码深度解析.zip 2024-12-09 18:31:44 积分:1 DS18B20温度传感器应用案例与项目源码解析.zip 2024-12-09 18:...
mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_224_no_top.h5 resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5(tf 2.3.1的文件) resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 原始下载地址类似如下: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/res...
从model zoo(model zoo给出了coco数据集上一些检测模型的时间和mAP),下载预训练模型放到ssd_model下面(也可以不下载,从头开始训练,我下的是这个ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz) 训练 python train.py --logtostderr --pipeline_config_pathssd_model/ssd_mobilenet_v2_coco.config --train_dir=ssd...
网络:MobileNetv2 介绍 我们将执行以下步骤: 下载并准备Kaggle dogs-vs-cats数据集。 将图像转换为TFRecords。 使用TensorFlow的内置Keras版本对自定义CNN进行培训和评估。 使用作为Vitis AI的一部分提供的Xilinx:registered:量化器对浮点模型进行量化。 使用dogs-vs-cats测试数据集评估量化模型。 编译量化模型以在目标板...
module_handle = "https://tfhub.dev/google/openimages_v4/ssd/mobilenet_v2/1" # Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库, # 帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组,方便再次使用或是与社交共享。 detector = hub.load(module_handle).signatures['default'] ...
采用mobilenet_v2做centerface的主干网络,并将模型转换成tensorrt进行推理加速,在512×512的网络输入下能做到50fps。但是因为特征采集器的网络能力不够,模型精度和鲁棒性不够。 特别是人脸关键点,训练数据集关键点标注有一定的问题。 结果 bilibli视频 MobileNet系列之MobileNet_v2 ...
importtensorflowastfmodel=tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')model.trainable=Falseprint(model) 可以看到自动下载,直接打印模型显示是一个对象: Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet_v2/mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0...
#模型的输入大小 private int[] ddims = {1, 3, 28, 28}; #模型的名称 private static final String[]PADDLE_MODEL = { "model3", "mobilenet_quant_v1_224", "mobilenet_v1_1.0_224", "mobilenet_v2" }; #标签的名称 BufferedReader reader =new BufferedReader(new InputStreamReader(assetManager....
首先下载预训练的 MobileNetV2 模型,并放到本地的 /root/.keras/models 目录下。 # 下载预训练模型到线上环境指定目录 !wget -nc "https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1435/mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_224.h5" -P "/root/.keras/models" ...