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最新问答
我已经使用微调预训练模型ssd_mobilenet_v2_coco_2018训练了一个模型。在这里，我使用了完全相同的pipeline.config文件进行培训，该文件位于ssd_mobilenet_ ...
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我的数据集是affectnet
创建一个vgg-16模型并训练它，然后训练它
我用张量流的separable_conv2D创建了mobilenet模型并对其进行了训练。我希望学的比vgg-16好，但它 ...
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我设法用ssd_mobilenet_v1_coco模型训练了一个CNN，该模型必须检测静态灰度慢镜头图像中的碎片。我读到这个模型速度很快，但精确度很低。所以我想知道是否有一个模型更适合我的问题。在
这 ...
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我尝试在自己的数据集中训练ssd mobilenet：
训练图像：3400，尺寸：1600*1200
试验台：800，尺寸：1600*1200
tensorflow-gpu:1.13.1 gpu:4G ...
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我使用Tensorflow Api进行对象检测，并使用ssd_mobilenet_v1预训练模型，因此在使用以下命令运行训练时：
python train.py --logtostderr --tra ...
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我已经使用SSD MobileNet V2 FPNLite 640x640和tensorflow 2.1.0对我的模型进行了培训。要创建.pb文件，请使用文件导出\u tflite\u图形\u tf2 ...
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所以，我用了图像再训练\再培训.py来自tensorflow github，它使用
转移学习的初始模型。在
现在我有了一个.pb图，我想将它作为模型/体系结构，用于\image\u再培训的培训\再培训 ...
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我正在用14个新类微调MobileNet。当我通过以下方式添加新层时：
x=mobile.layers[-6].output
x=Flatten(x)
predictions = Dense(14, ...
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我正在使用ssd-mobilenet从图像中进行目标检测。训练后打印带有类标签的边界框时，只打印一个边界框。每个类有多个边界框，但从整个图像只打印一个bbox
我曾尝试在检测类上迭代for循环，但结果 ...
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这里是指向TensorFlow中心模块的链接：imagenet/mobilenet_v1_050_160/classification。在微调示例代码中：
module = hub.Module("h ...
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我有一套结构如下的图像训练集：
path = /aug-dir/img_dir
1.jpg
2.jpg
...jpg
我 ...
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通过重新训练ssd_mobilenet_v3模型，我成功地将其转换为.tflite。（之前接受过coco数据集培训）
使用以下代码对单个对象执行while检测：
interpreter = tf.li ...
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最新项目
MobileNetv3
MobileNetV3和Lite R-ASPP语义分割的Keras实现（正在开发中）。
据报：Searching for MobileNetV3
要求
python 3.6
...
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关于
利用重新训练的tensorflow-mobilenet模型进行裸体检测。根据我的数据集，准确率为92.2%。试试看：http://nudity.canaydogan.net
安装
$ p ...
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mxop:mxnet操作摘要
它只对gluon有效。
引用：THOP: PyTorch-OpCounter
安装
派皮
pip install --index-url https://pypi.or ...
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Pythorch的Mobilenet样式块
此包Python名称：mobile-block
目前版本： mobile-block 0.0.6
...
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