Публикации по теме mobilenet

Публикации по теме 'mobilenet'

Приложение Memes Detection для Android с использованием глубокого обучения

1. Деловая проблема 1.1 Описание проблемы Сегодня у WhatsApp более 1,2 миллиарда активных пользователей в день. WhatsApp стал неотъемлемой частью нашей жизни. Благодаря приложению оставаться на связи с друзьями стало проще и быстрее. Однако иногда это может немного раздражать, когда приложение чата автоматически загружает все эти глупые мемы, аудиофайлы, видео и фотографии. Это не только превращает галерею телефона в полный беспорядок, но и съедает вашу мобильную память. Слишком..

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОБИЛЬНОЙ СЕТИ Распознавание лиц – это задача компьютерного зрения, позволяющая идентифицировать и верифицировать человека по фотографии его лица. Если вы создаете модель для распознавания лиц, вам потребуется много ресурсов, например, хороший процессор и оперативная память или большой GPU для эффективного обучения вашей модели, а хорошая и эффективно обученная модель означает высокую стоимость. В противном случае скорость будет очень низкой и на тренировку уйдет много..

Различия между Inception, ResNet и MobileNet

Начало, ResNet, MobileNet Inception, ResNet и MobileNet - это сверточные нейронные сети, обычно используемые для задачи классификации изображений. Зачем нужно такое количество сетей? Будет объяснена проблема, стоящая за развитием сетей, и предложенные решения. Мотивация Inception создан для того, чтобы уменьшить вычислительную нагрузку на глубокие нейронные сети и добиться высочайшей производительности. По мере того, как сеть углубляется, эффективность вычислений также будет..

Распознавание лиц с помощью Transfer-learning

В этом мы будем использовать модель архитектуры CNN MobileNet и VSS16 для классификации изображений. Вот ссылка на репозиторий Github: «https://github.com/Rahuly-adav/face_Recognition_using_Transfer-learning.git » Его вывод показывает все слои в модели. В этом мы импортировали модель MobileNet и в этой модели с весом как imagenet. Выделите размер изображения 224 * 224, после чего измените все слои на необучаемые. Здесь мы добавили 5 слоев (Global Average Pooling 2D,..

Является ли NAS монополией? Мы открыли конвейер NAS с открытым исходным кодом, который превосходит Google, Facebook и другие.

Разработка сверточных нейронных сетей (CNN) для мобильных устройств является сложной задачей, поскольку мобильные модели должны быть небольшими и быстрыми, но при этом точными. Несмотря на то, что значительные усилия были направлены на проектирование и улучшение мобильных CNN во всех измерениях, очень сложно вручную сбалансировать эти компромиссы, когда необходимо рассмотреть так много архитектурных возможностей[1]. В этой работе мы предоставили открытый конвейер поиска нейронной..

Классификация изображений с помощью MobileNet

Эта статья состоит из пяти частей: Что такое MobileNet? Архитектура MobileNet. Разделимая по глубине свертка. Разница между стандартной сверткой и разделимой по глубине сверткой. MobileNet с Python ( С кодом ). Что такое MobileNet? Судя по названию, модель MobileNet предназначена для использования в мобильных приложениях, и это первая модель мобильного компьютерного зрения TensorFlow. MobileNet использует разделимые по глубине свертки. Это значительно уменьшает..

Исходная точка исследования.

Неделя 5: Поиск искр, чтобы разжечь огонь — Трансферное обучение. Исследование, связанное с машинным обучением или глубоким обучением, часто связано с программированием и некоторой логикой, чтобы убедиться, что человек может точно отличить машину от человека. Чем сложнее программа, которую планируется создать, тем длиннее программный код, который нужно написать. Технически метод, используемый в этом исследовании, называется трансферным обучением. Это метод исследования глубокого..