Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Directory

• Introductio ad exempla algorithm
• Exemplar usus disciplina
• Exemplar iudicium
• Expansion Project

2. Introductio ad exemplar algorithmus

Agnitio imaginis est momenti investigationis directio in visione computatrum. Cum favore de mobilibus machinis et limitationibus computandi facultates, magni momenti facta est ad agnitionem algorithmorum imaginem efficacem designare. MobileNetV2 leve est exemplar retis convolutionis neuralis a Google quadrigis propositum anno 2018. Intendit ad numerum parametri et multiplicitatem computationalem exemplarium minuendam, servato accuratione, idoneus ad mobiles machinas faciens et infixa systemata aliaque subsidia constricta missiones.

background:

MobileNetV2 est exemplum generationis secundae seriei MobileNet, quod est series reticulorum convolutionum neuralium levium, quae a Google quadrigis evolvuntur specie mobilium machinis et systematis infixae. MobileNetV2 emendatior versio MobileNetV1 est, quae adhuc accurationem et efficaciam exemplaris praestat servato leves lineas.

MobileNetV2 algorithmus propositum est problema solvendum de retia convolutionis traditionalis retis neuralis in mobilibus machinis, ut magna copia calculi et numerus parametri, inde in impotentia exemplaris ad currendum efficaciter in ambitus subsidiis constrictis.

principium;

MobileNetV2 algorithmus agnitionem imaginem efficacem consequitur per seriem technicorum consiliorum. maxime includit:

1. Basic aedificium obstructionum: inverso RELICTUM compages

MobileNetV2 utitur stipes fundamentali quae vocatur "inversa structura residua", id est, inversa Residua Clausus. Haec structura opponitur tradito stipi residuo, primo reducendo dimensio (utendo 1x1 convolutione ad numerum canalium reducendum) ac deinde augendo dimensionem (per 3x3 profunditatem-separabilem convolutionem ad numerum canalium augendum) ut ad leve pondus ac exemplum consequendum. complexionem reductio.

2. Activation munus: linearis rectificans unitas linearis (ReLU6)

MobileNetV2 utitur ReLU6 ut functionis activationis. Comparata cum functione ReLU tradito, ReLU6 outputs 0 in parte negativa et valorem maximum 6 in parte positiva, exemplum facit faciliorem instituendi et robustiorem.

3. Depthwise convolutionem separabilem

MobileNetV2 late utitur convolutione separabili profunde (profunde Convolutionis separabilis) ut operationes vexillum convolutionis in profundum convolutionis et punctum sapientum convolutionis dissolvat, ita multum calculi quantitatem et parametri numerum minuendo.

4. architectura Network design

MobileNetV2 reticulum aedificat inducendo plures plumas tabulas diversarum resolutionum. His pluma mappis in diversis gradibus utens efficit retis ad discendum semanticarum imaginum lineamenta in diversis squamis, subtilitatem recognitionis imaginis emendans.

applicatio:

MobileNetV2 late adhibetur in recognitione imaginis opera in mobilibus machinis ac systematibus infixa ob leves notas et facultates computandi efficientes. In applicationibus practicis uti possumus exemplar praeordinatum MobileNetV2 et transferre ad munus agnitionis imaginis specificae, per quam agnoscitur summus qualitas imaginis cum limitibus facultatibus.

MobileNetV2 bene in muneribus explevit ut classificationem, scopum detectionis et agnitionis faciei imago, una ex praelatis algorithmis facta est agnitio imaginis mobilis.

3. Model usus et disciplina

In hoc articulo, ad demonstrandum quomodo ad imaginem efficiendam agnitionis systematis classificationis, quinque fructus communes notae selectae sunt.

Antecedens deinde