Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: 尝试使用 MobileNet-V2

创建于 2019-10-14  ·  10评论  ·  资料来源: Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation.pytorch

我正在尝试用 Mobilenet-V2 替换 Mobilenet-V1。 任何见解？

picture anerisheth19

所有10条评论

请检查纸张。 简而言之，它没有提供任何速度/准确性改进。

Daniil-Osokin picture Daniil-Osokin 于 2019-10-15

我确实检查过。 但是，我试图在您的算法上实现 MobileNetV2。 我收到错误。 请问可以分享一下代码吗？
谢谢，

anerisheth19 picture anerisheth19 于 2019-10-15

或者，如果您可以分享 MobileNet V2 的预训练模型，那也太棒了！

anerisheth19 picture anerisheth19 于 2019-10-15

我没有这个代码。 您可以发布错误，也许可以调试它。

Daniil-Osokin picture Daniil-Osokin 于 2019-10-19

好的。 谢谢！

我阅读了您关于此实现的论文并有一个问题。 'cut to conv4_1'、'cut to conv5_5'等在MobileNet骨干选择中是什么意思？

anerisheth19 picture anerisheth19 于 2019-10-22

这意味着主干需要多少层。 MobileNet v1 有 6 个块，由深度卷积和 1x1 逐点卷积组成。 在每个块步长增长之后（有步长 == 2 的卷积）。 第一个数字 conv 5 _5 是块索引，第二个 conv5_ 5是块内卷积（深度+逐点）的索引。 我们在 conv4_2 中去除了 stride 并在 conv5_1 中添加了 dilation，您可以在代码中查看。

Daniil-Osokin picture Daniil-Osokin 于 2019-10-22
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凉爽的。 这说明了很多。

再次感谢！

anerisheth19 picture anerisheth19 于 2019-10-22

不客气！

Daniil-Osokin picture Daniil-Osokin 于 2019-10-23
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你有什么具体的方法来计算 GLOPS 和参数数量吗？ 我打算使用https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch

anerisheth19 picture anerisheth19 于 2019-10-25

这个还行，看来我们已经用过了。 您也可以通过pip安装它。

Daniil-Osokin picture Daniil-Osokin 于 2019-10-26
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