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物联网迈向低碳化，MIT团队开发出一次训练、多平台部署的AI系统
万物互联时代，AI计算不能仅依赖于云端服务器。例如自动驾驶车辆或无人机执行的物体识别任务，有着较高的实时性需求，因此需要在这些形态各异的终端设备本地中部署深度神经网络（DNN）。但这又会凸显能耗问题，因为终端设备的可用资源往往是受限的。除...
2024-09-05 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论 -
谷歌发布最新设备上机器学习模型MobileNetV3和MobileNetEdgeTPU
Google针对移动设备以及人工智能运算架构EdgeTPU，发布采用AutoML技术优化的机器学习模型MobileNetV3和MobileNetEdgeTPU。在维持相同精确度的情况下，MobileNetV3的运算速度是前一代Mobile...
2024-09-05 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论 -
数十亿次数学运算消耗几毫瓦电力，谷歌开源Pixel4背后的视觉模型
选自GoogleAIBlog作者：AndrewHoward机器之心编译参与：王子嘉、GeekAI...
2024-09-05 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论 -
专注嵌入式设备:轻量化神经网络mobilenet全系列
为了追求更高的准确率，自从AlexNet以来，神经网络更加倾向于更深、更复杂的设计结构，这就导致对GPU的需求提高，在现实生活中很难达到，因为在实际生活中，识别任务更需要是在有限的计算环境下实时计算（基本都是在移动端）。...
2024-09-05 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
MobileNetV1-V3结构解读及代码解析
根据百度paddle相关的代码将MobileNet改成pytorch代码，其中包含一个花分类数据集，配好环境后可直接训练分类任务，文章最后介绍如何使用自己的数据集训练模型https://pan.baidu.com/s/1FtVFKlSMIv...
2024-09-05 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
MobileNetV3
概要当MobileNetV1于2017年问世时，它开启了CV研究的新领域，即提出可以在嵌入式系统中运行的模型。这使得神经网络模型向着“轻量“这一概念开始蓬勃发展，ShuffleNetV1和ShuffleNetV2、MNasNet、Conde...
2024-09-05 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的invertedresidualwithlinearbottleneck单元，虽然层数...
2024-09-05 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论 -
谷歌开源 MobileNetV3:新思路 AutoML 改进计算机视觉模型移动端
雷锋网AI开发者按：谷歌从17年发布MobileNets以来，每隔一年即对该架构进行了调整和优化。现在，开发者们对MobileNetV3在一次进行了改进，并将AutoML和其他新颖的思想融入到该移动端的深度学习框架中。谷...
2024-09-05 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论 -
一文掌握 MobileNetV3 在 TorchVision 中的实现细节
内容导读2019年，Google提出了MobileNetV3网络架构，该架构定义了Large和Small两个模型。与V1和V2相比，V3的运行速度更快、性能更佳。...
2024-09-05 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
重磅!MobileNetV3 来了!
本文经我爱计算机视觉（微信公众号：aicvml）授权转载，禁止二次转载在现代深度学习算法研究中，通用的骨干网+特定任务网络head成为一种标准的设计模式。比如VGG+检测Head，或者inception+分割Head。...
2024-09-05 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论
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