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..