基于 Pytorch MobileNetv1 的图像分类实战 完整代码+数据 计算机毕设 可直接运行
2023-03-19 16:28:15
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1.可以进行分类任务直接运行
2.有数据集一个17类花分类数据集
3.可以训练自己的数据集
4.可以根据配置文件配置mobilenetV1或者V2或者V3
2023-02-25 14:59:59
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在文章与之前编写的图像分类框架构建组合使用，这里只讲述基于chainer的模型构建，本次讲解如何使用chainer构建MobileNetV1网络结构，以及对应的mobilenetv1_0.25,mobilenetv1_0.5,mobilenetv1_0.75,mobilenetv1_1.0等结构
2022-09-20 16:05:22
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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。
2022-02-01 21:06:14
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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。
2022-01-27 09:12:29
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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
2022-01-26 17:07:35
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资源标题：MobileNetV1-V3论文原文下载，分享让学习更快乐。
资源描述：知识需要不断地更新，学习更不能停止不前，为了方便广大网友对于人工智能的文献需求，本人特地搜集了MobilenetV1-V3的下载以方便大家品味原汁原味的论文思想。希望能通过这一点微博之力，为社会大众带来些许便捷。
2021-11-15 10:19:55
2.36MB
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这个是我学习MobileNetV1&V2;的论文和自己做的用于汇报的PPT，还有程序，可供下载学习
2021-05-14 11:57:54
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