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MobileNet，其核心是采用了深度可分离卷积，其不仅可以降低模型计算复杂度，而且可以大大降低模型大小，本文使用的案例训练出来的模型只有38M，适合应用在真实的移动端应用场景。 关于MobileNet的介绍可以看我以前的文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122699618 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。 详见文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122700746

tensorflow检测模型

mobilenet v2、tensorflow 2.7.0 、 kears 2.7.0

mobilenet_v2_1.4_224备份下载链接https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/#Pretrained

Pytorch实现MobileNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

MobileNetV3-SSD MobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 有测试结果 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考（严重参考以下代码） 一 SSD部分 二 MobileNetV3 部分 4 MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on O

视频流的实时对象跟踪和检测 先决条件： OpenCV3.4 盗用者 在此处下载权重并将其放置在model_data /中 参数： $python3 src/main.py -h usage: main.py [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] --model MODEL [--config CONFIG] [--classes CLASSES] [--thr THR] Object Detection and Tracking on Video Streams optional arguments: -h, --help show this help message and exit --input INPUT Path to input image or video fil

pytorch到tflite的例子 将在PyTorch中定义和预训练的MobileNetV3Small转换为TFLite量化模型 要求 Python> = 3.6.0 Python套件： Keras==2.2.4 onnx==1.5.0 onnx2keras==0.0.3 tensorflow==1.14.0 torch==1.1.0 Pillow==6.1.0 用法 下载砝码 ./download_weight.sh 运行脚本 python3 main.py

适用于MobileNet v2的Darknet 介绍 借助和 ，将MobileNet v2预训练的模型转移到 仅修改src/image.c和examples/classifier.c ，搜索“ mobilenet”以查看更改的内容 评估 如果要使用单个图像进行评估，请使用 ./darknet classifier predict mobilenet/imagenet1k.data mobilenet/test.cfg mobilenet/test.weights mobilenet/cat.jpg 预期输出（GPU = 1，OPENCV = 0）： 19.65%: Egyptian cat 16.53%: tiger cat 10.64%: tabby 7.38%: red fox 6.09%: kit fox 如果要使用ILSVRC2012进行验证，请访问制作有效列表 结果是