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DeepLabv3_MobileNetv2_PyTorch: PyTorch下的MobileNetv2与DeepLabv3结合实现

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简介：
本项目在PyTorch框架下实现了基于MobileNetv2骨干网络的DeepLabv3模型，适用于多种场景的语义分割任务。 DeepLabv3_MobileNetv2是基于MobileNet v2网络的PyTorch实现，并集成了用于语义分割的DeepLab v3结构。 该实施使用了以下论文中的骨干部分： - MobileNetv2 以及以下论文中的段头部分： - DeepLabv3 如果您对反向残差、深度卷积或ASPP等概念感到困惑，可以参考相关文件获取更多信息。 在训练150个纪元后，并未进行任何额外调整的情况下，在测试集上得到了如下初步结果： 您可以随时更改此仓库中的配置和代码。 首先，请安装该实现所需的依赖项。这个版本是在Python 3.5环境下使用以下库编写的： - 火炬 (Torch) 版本0.4.0 - 火炬视觉 (Torchvision) 版本0.2.1 - numpy 版本1.14.5 - OpenCV Python版本3.4.1.15 - tensorflow 1.8.0（用于tensorboardX） - tensorboardX 1.2

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  • DeepLabv3_MobileNetv2_PyTorch: PyTorch下的MobileNetv2与DeepLabv3结合实现
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    本项目在PyTorch框架下实现了基于MobileNetv2骨干网络的DeepLabv3模型，适用于多种场景的语义分割任务。 DeepLabv3_MobileNetv2是基于MobileNet v2网络的PyTorch实现，并集成了用于语义分割的DeepLab v3结构。 该实施使用了以下论文中的骨干部分： - MobileNetv2 以及以下论文中的段头部分： - DeepLabv3 如果您对反向残差、深度卷积或ASPP等概念感到困惑，可以参考相关文件获取更多信息。 在训练150个纪元后，并未进行任何额外调整的情况下，在测试集上得到了如下初步结果： 您可以随时更改此仓库中的配置和代码。 首先，请安装该实现所需的依赖项。这个版本是在Python 3.5环境下使用以下库编写的： - 火炬 (Torch) 版本0.4.0 - 火炬视觉 (Torchvision) 版本0.2.1 - numpy 版本1.14.5 - OpenCV Python版本3.4.1.15 - tensorflow 1.8.0（用于tensorboardX） - tensorboardX 1.2
     
  • PyTorch中Python-MobileNetV2的实现
    优质
    本项目展示了如何在PyTorch框架下使用Python语言实现MobileNetV2模型，适用于移动端和嵌入式设备上的高效图像识别任务。 MobileNet V2在PyTorch中的实现涉及到了网络模型的轻量化设计，在保持较高准确率的同时大幅度减少了计算量和参数数量。通过使用诸如倒残差结构与线性瓶颈层等技术，该版本进一步优化了前一代MobileNet架构的表现，使其更加适合移动设备上的实时应用需求。
     
  • 基于PyTorch的Python DeeplabV3和PSPNet实现
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    本项目利用PyTorch框架实现了DeeplabV3和PSPNet两种先进的语义分割模型，为图像处理领域提供了高效准确的解决方案。 DeeplabV3 和 PSPNet 的 PyTorch 实现。
     
  • Mobilenetv2: TensorFlow2中的MobileNetV2实现
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    本项目为TensorFlow 2版本的MobileNetV2模型实现，适用于资源受限的设备上高效运行深度学习应用。 具有完整源代码的TensorFlow2版本的MobileNetv2。 使用Kaggle dogs-vs-cats数据集从头开始训练MobileNetv2模型。当前状态是在ZCU102上测试，使用的工具是带有额外补丁的TensorFlow2.3和Vitis AI 1.3.2。 我们将执行以下步骤： - 下载并准备Kaggle dogs-vs-cats数据集。 - 将图像转换为TFRecords格式。 - 使用TensorFlow内置的Keras版本对自定义CNN进行训练和评估。 - 使用作为Vitis AI一部分提供的Xilinx量化器，将浮点模型转化为量化模型。 - 用dogs-vs-cats测试数据集来评估这个量化后的模型。 - 编译量化模型以备在目标板上执行。 - 利用提供的Python脚本，在目标板上运行。
     
  • PyTorch-SSD: 基于MobileNetV1、MobileNetV2和VGG的PyTorch 1.0及0.4版本实现
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    PyTorch-SSD是一个使用PyTorch框架实现的目标检测项目，基于MobileNetV1/V2和VGG模型，在PyTorch 1.0及0.4版本上提供高效稳定的单阶段检测解决方案。 Pytorch中的单发MultiBox检测器实现包含在此仓库中。该实施受到项目及其影响的启发，设计目标是模块化和可扩展性。目前支持MobileNetV1、MobileNetV2以及基于VGG的SSD/SSD-Lite实现，并且开箱即用地支持Google Open Images数据集上的重新训练。 依赖关系： - Python 3.6+ - OpenCV - Pytorch 1.0或Pytorch 0.4+ - Caffe2 - 大熊猫（可能是指Pandas） 如果要在Google OpenImages数据集上进行模型训练，需要使用Boto3。可以运行实时MobilenetV1 SSD演示。 要下载所需的预训练模型，请执行以下命令： ``` wget -P models https://storage.googleapis.com/models-hao/mobilenet-v1-ssd-mp-0_675.pth ```
     
  • Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了深度学习模型DeepLabV3在Cityscapes数据集上的语义分割任务，致力于城市景观图像中的像素级分类研究。 在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现。
     
  • Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了深度学习模型DeepLabV3在Cityscapes数据集上的语义分割任务，适用于城市场景图像分析。 在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现。
     
  • MobileNetV2_pytorch_cifar：基于PyTorch的CIFAR数据集上的MobileNetv2完整实现
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    本项目提供了在CIFAR数据集上使用PyTorch框架实现的MobileNetV2模型，适用于图像分类任务，代码结构清晰，易于扩展和二次开发。 MobileNetV2_pytorch_cifar 是一个在PyTorch框架下实现的完整版本的MobileNetv2模型，适用于CIFAR10、CIFAR100或自定义数据集上的训练任务。该网络采用了反向残差结构和深度卷积技术，并基于以下论文中的研究： 《残差与线性瓶颈：用于分类、检测及分割的移动网络》 项目已在Python 2.7版本以及PyTorch 0.4.0环境下完成编译，以下是必要的依赖库： - torch: 版本0.4.0 - torchvision: 版本0.2.1 - numpy: 版本1.14.3 - tensorboardX: 版本1.2 安装方法：使用pip命令首先安装上述列出的各个组件。 进行训练与测试时，需要下载CIFAR10或CIFAR100数据集或者准备自己的数据集，并按照PyTorch中定义的数据加载器格式来配置。接下来修改config.py文件以适应您的具体需求（如改变image_size等）。最后运行命令`python main.py`即可开始训练过程。
     
  • 图像分类实践：MobilenetV2的PyTorch训练与TensorRT部署
    优质
    本项目深入探讨了利用PyTorch框架对MobilenetV2模型进行图像分类任务的训练过程，并详细介绍了如何将其优化并部署到TensorRT中，以实现高效的推理性能。 本段落以植物幼苗数据集的部分样本为例，展示了如何使用PyTorch版本的MobileNetV2模型进行图像分类任务，并介绍了将训练好的模型转换为ONNX格式以及进一步转为TensorRT的过程来实现高效的推理。 通过阅读此文，读者可以学习到以下内容： 1. 如何从`torchvision.models`中调用MobileNetV2模型。 2. 自定义数据集加载方法的技巧。 3. Cutout数据增强技术的应用方式。 4. Mixup数据增强策略的具体使用步骤。 5. 训练和验证阶段的基本实现流程。 6. 使用余弦退火机制调整学习率的方法及其原理介绍。 7. 如何载入已训练好的模型进行预测任务的执行。 8. PyTorch到ONNX格式转换的操作方法，以及如何利用生成的ONNX文件来进行推理测试。 9. ONNX模型转为TensorRT的过程，并演示在实际环境中应用TensorRT实现快速推理的能力。 本段落旨在帮助读者深入了解图像分类技术及其部署过程。
     
  • MobileNetV3-PyTorch: PyTorch下的MobileNetV3实现
    优质
    简介：MobileNetV3-PyTorch是在PyTorch框架下实现的一种高效的深度学习模型，基于MobileNetV3架构，适用于资源受限设备上的高性能计算机视觉任务。 MobileNetV3的PyTorch实现概述：该实现基于MNASNet（通过架构搜索得到），并引入了量化友好的SqueezeExcite和Swish + NetAdapt + Compact层。结果表明，与MobileNetV2相比，MobileNetV3在速度上快两倍，并且具有更高的准确率。 关于MobileNetV3的体系结构：其设计结合了多种优化技术以提高模型效率，在保持较小计算量的同时达到了更好的性能表现。