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4 个月前

MobileNetV2：倒置残差和线性瓶颈

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Mark Sandler; Andrew Howard; Menglong Zhu; Andrey Zhmoginov; Liang-Chieh Chen
MobileNetV2：倒置残差和线性瓶颈

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duan-song/SATNet
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nolanliou/PeopleSegmentationDemo
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AD2605/Action-Recognition
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Andrew-Qibin/ssdlite-pytorch
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KaFaiFai/MobileNet-PyTorch
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Sakib1263/MobileNet-1D-2D-Tensorflow-Keras
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malin9402/2020-0221
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Nguyendat-bit/MobilenetV2
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mssung94/intel-image-classification
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AndreiMoraru123/Hydra
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james77777778/keras-image-models
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mindspore-ecosystem/mindcv/blob/main/mindcv/models/mobilenet_v2.py
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PolinaDruzhinina/mobilenet
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2023-MindSpore-4/Code7/tree/main/ssd_mobilenetV2_FPNlite
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lpirola13/flower_recognizer
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Gideon0805/Tensorflow1.15-Model-Pruning
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w5688414/Keras-MobileNetV2-Image-classification
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2023-MindSpore-4/Code7/tree/main/ssd_mobilenetV2
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JinyongJeong/DeeplabV3_Apolloscape_and_CityScape
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Marior87/Telegram_Bot
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Vignesh-95/cnn-semantic-segmentation-satellite-images
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neuleaf/MobileNetV2
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基准测试

基准方法指标
image-classification-on-imagenetMobileNetV2
GFLOPs: 0.600
Number of params: 3.4M
Top 1 Accuracy: 72%
image-classification-on-imagenetMobileNetV2 (1.4)
GFLOPs: 1.170
Number of params: 6.9M
Top 1 Accuracy: 74.7%
retinal-oct-disease-classification-onMobileNet-v2
Acc: 97.46
retinal-oct-disease-classification-on-oct2017MobileNet-v2
Acc: 98.5
Sensitivity: 99.4
semantic-segmentation-on-dada-segMobileNetV2
mIoU: 16.05

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