从修改的MobileNet的实现。 imagenet数据处理 nohup python main.py -a mobilenet ImageNet-Folder> log.txt＆ 结果 sgd：top1 68.848 top5 88.740 rmsprop：top1 0.104 top5 0.494 来自sgd的rmsprop init：top1 69.526 top5 纸：top1 70.6 基准： Titan-X，批处理大小= 16 resnet18 : 0.004030 alexnet : 0.001395 vgg16 : 0.002310 squeezenet : 0.009848 mobilenet : 0.073611 Titan-X，批处理大小= 1 resnet18 : 0.003688 alexnet : 0.001179

使用pytorch框架实现了MobileNetv2，内附oxFlower牛津花朵17分类任务完整数据集，运行train.py即可开始训练。

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv2图像分类模型实现分类任务。将训练的模型转为onnx，实现onnx的推理，然后再将onnx转为TensorRT，并实现推理。 通过本文你和学到： ​ 1、如何从torchvision.models调用mobilenetv2模型？ ​ 2、如何自定义数据集加载方式？ ​ 3、如何使用Cutout数据增强？ ​ 4、如何使用Mixup数据增强。 ​ 5、如何实现训练和验证。 ​ 6、如何使用余弦退火调整学习率。 ​ 7、如何载入训练的模型进行预测。 ​ 8、pytorch转onnx，并实现onnx推理。 ​ 9、onnx转TensorRT，并实现TensorRT的推理。 希望通过这篇文章，能让大家对图像的分类和模型的部署有个清晰的认识。 链接：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/123003159

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 4、使用classification_report评估模型。 详见文章链接： https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122797153?spm=1001.2014.3001.5502

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv3图像分类模型实现分类任务。 通过本文你和学到： 1、如何从torchvision.models调用mobilenetv3模型？ 2、如何自定义数据集加载方式？ 3、如何使用Cutout数据增强？ 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何实现训练和验证。 6、如何使用余弦退火调整学习率？ 7、预测的两种写法。 详见文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122793652

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。 通过这篇文章你可以学到： 1、了解MobileNetV3的特点。 2、如何加载图片数据，并处理数据。 3、如果将标签转为onehot编码 4、如何使用数据增强。 5、如何使用mixup。 6、如何切分数据集。 7、如何加载预训练模型。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122795928

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2，MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和倒残差（Inverted Residual）是一种轻量级的网络，适合应用在真实的移动端应用场景。 关于MobileNetV2的介绍可以看我以前的文章： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122766065 通过这篇文章你可以学到： 1、如何加载图片数据，并处理数据。 2、如果将标签转为onehot编码 3、如何使用数据增强。 4、如何使用mixup。 5、如何切分数据集。 6、如何加载预训练模型。 详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122773967

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122768747

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的MobileNetV1图像分类模型实现分类任务。 通过本文你和学到： 1、如何自定义MobileNetV1模型。 2、如何自定义数据集加载方式？ 3、如何使用Cutout数据增强？ 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何实现训练和验证。 6、预测的两种写法。

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV1。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。