”轻量级网络“ 的搜索结果

     轻量级网络之mobilenet_v1详解 前言：学习网络结构有一段时间了，记录下mobilenet_v1的结构 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 一、mobilenet_v1 研究背景 1.随着Alexnet 获得2012年的 ILSVRC 2012的...

     本篇整理了一些较新的轻量级目标检测网络，结合我们自己的目标，所选的网络参数量多在4M以下。 1. YOLO Nano YOLO Nano是一个高度紧凑的网络，它是一个基于YOLO网络的8位量化模型，并在PASCAL VOC 2007数据集上...

     MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。 网络中的亮点 ： Inverted Residuals （倒残差结构 ） Linear Bottlenecks（结构的最后一层采用线性层） 2....

     文章目录1.MobilenetV3的介绍2.MobilenetV3的结构1）尾部结构改变2）头部...引入了深度可分离卷积作为传统卷积层的有效替代，大大减少计算量。深度可分离卷积通过将空间滤波与特征生成机制分离，有效地分解了传统卷积。

     随着深度学习的火热，计算机视觉领域内的卷积神经网络模型也层出不穷。从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越...

     MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和...

     在过去的几年里，YOLOv3可以说是大红大紫，做目标检测的同学应该都使用过该网络，在速度和精度上达到了完美的协调，不需要任何的依赖包，全部使用C++实现，看完之后对YOLOv3的作者Joseph Redmon真是顶礼膜拜，真的是...

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