Python 3 & Keras 实现Mobilenet v3. Depthwise Separable Convolution. Thanks to the innovation of depthwise separable convolutions, MobileNet has to do about 9 times less work than comparable neural nets with the same accuracy. 作为移动端轻量级网络的代表，MobileNet一直是大家关注的焦点。最近，Google提出了新一代的MobileNetV3网络。 Note I shall only train two classifiers, the blue tit, and the crow. All right, so that’s all old news. MobileNet是基于深度可分离卷积的。深度可分离卷积就是把标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。这么做的好处是可以大幅度降低参数量和计算量。

We would like to show you a description here but the site won’t allow us. This type of layer works so well that I’ve been able to get models with 200+ layers to run in real-time, even on an iPhone 6s. Lets now re-use MobileNet as it is quite lightweight (17Mb), freeze the base layers and lets add and train the top few layers. from nets.mobilenet import mobilenetv2 ModuleNotFoundError: No module named 'nets' conda安装slim TinaO-O 2019-08-27 08:59:28 1222 收藏 1 分类专栏： anaconda 不可或缺的python环境神器 ubuntu linux Files for mobilenet-v3, version 0.1.4; Filename, size File type Python version Upload date Hashes; Filename, size mobilenet_v3-0.1.4-py3-none-any.whl (18.4 kB) File type Wheel Python version py3 Upload date Aug 4, 2019 Hashes View

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