博客：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124854899 本篇是python语言写的，pytorch框架，基于mobilenet训练水果数据集，数据集也可以自行替换， 文件夹下放对应的图片即可，通过01demo即可生成txt文本的数据集，存放图片路径和标签。 02demo使用迁移学习的mobilenet卷积网络对图像进行训练模型， 03demo是通过flask接口调用模型，与小程序界面参数交互 代码中有说明文档 然后小程序的完整上传图片代码也在里面，都是可以直接使用的。

轻量化神经网络之mobilenet v2 v3 ONNX 文件 用来学习网络结构

Caffe-SSD-对象检测 在Python中使用OpenCV在Caffe MobileNet上使用Single Shot MultiBox Detector进行目标检测。 SSD框架 单发MultiBox检测器可分为两部分： 使用基础网络提取特征 使用卷积滤波器进行预测 此实现将MobileNet深度学习CNN架构用作基础网络。 Caffe框架 Caffe是由Berkely AI Research和社区贡献者开发的深度学习框架。 Caffe。 这是使用Nvidia K-40 GPU每天训练超过600万张图像的更快的方法 运行代码 python detectDNN.py -p Caffe/SSD_MobileNet_prototxt -m Caffe/SSD_MobileNet.caffemodel 文章

mobilenet-v2：MobileNet-v2的回购

MobileNet-YOLO Caffe Caffe实现的MobileNet-YOLO检测网络，于07 + 12进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度 下载 NetScope 推理时间（GTX 1080） 推理时间（i5-7500） MobileNetV2-YOLOv3 71.5 352 217毫秒 推断时间是来自日志，不包括预处理 腾讯/ ncnn框架上的cpu性能 部署模型是由，设置eps =您的prototxt batchnorm eps 旧型号请看 该项目还支持ssd框架，这里列出了与ssd caffe的区别 多尺度训练，推理时可以选择输入分辨率 从上次更新Caffe（2018）修改 支持多任务模型 更新 pytorch版本已发布 CNN分析仪 使用此比较macc和param，在07 + 12上进行训练，在VOC2007上进行测试 网络 地图 解析度

mobilenet_v2的预训练模型，可以用于迁移学习训练。

data_progress.py用于对数据集进行分类 datasort.py用于对数据集图片进行重命名 train_mobilenet.py用于训练mobilenet网络 model_test.py用于用测试集图片对cnn模型和mobilenet模型进行预测，并观察准确率 design.py用于测试界面 results文件夹有mobilenet网络训练好的h5文件，以及网络训练过程文档和训练过程准确率变换图像

Mobilenetv1v2v3论文英文版原文，微软研究院开发的轻量级卷积神经网络，cv方向必学论文。。。。。

quectel_cm.tar.gz 非内核添加驱动包，ipk软件包 EC20拨号软件，生成MobilNet拨号软件 一、运行环境 1.qca-networking-2019-spf-11-0_qca_oem 2.IPQ4019 3.Linux4.4.60 4.USB2.0接口EC20PCIe拨号上网

MobileNetV2的PyTorch实现 这是MobileNetV2架构的PyTorch实现，如《》一文中所述。 *特别感谢@wangkuan为该模型提供了71.8％的top-1 acc！ 训练与准确性 要训​​练自己的模型，强烈建议使用小于0.5的辍学率以加快训练速度。 如本文所述，我尝试从头开始使用RMSprop训练模型，但是它似乎不起作用。 我目前正在使用SGD训练模型，并使其他超参数保持相同（但我使用的批次大小为256）。 将来，我还将尝试使用SGD检查点的RMSprop进行微调。 本文ImageNet的top-1准确性为71.7％ 。 我们目前的结果略高： 优化器 时代 前1-acc 预训练模型 RMSprop -- -- -- 新元 -- 71.8％ [ ] 新元+ RMSprop 去做 去做 去做 用法 要使用预训练的模型，请运行 from Mo