if you save your graph with plane text, and open it you could find the nodes and names.

1x14x14x480, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_10/squeeze_excite/Conv/Conv2D 600.0 1x1x1x480 57.6 k 57.6 k 1x1x1x120, Relu MobilenetV3/expanded_conv_10/squeeze_excite/Conv/Relu ? ? - ? Scope I'm trying to transfer learn a SSD MobileNet v3 (small) model using the object detection API, but my dataset has only 8 classes, while the provided model is pre-trained on COCO (90 classes).
GitHub is home to over 50 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. 1x7x7x768, Conv2D MobilenetEdgeTPU/expanded_conv_17/project/Conv2D 45.5 k 1x7x7x768 122.9 k 6.02 M 1x7x7x160, Conv2D MobilenetEdgeTPU/expanded_conv_18/expand/Conv2D 39.2 k 1x7x7x160 102.4 k 5.02 M 1x7x7x640, Relu MobilenetEdgeTPU/expanded_conv_18/expand/Relu ?

# Copyright 2019 The TensorFlow Authors. Mobilenet conv_defs where the output sizes from layers [start_id, end_id], ValueError if any layer to be reduced does not have the 'num_outputs'. Asking for help, clarification, or responding to other answers.

For more information, see our Privacy Statement. this RFC. ? ? 33 7 7 bronze badges-1. All Rights Reserved. 1x28x28x72, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_1/project/Conv2D 75.3 k 1x28x28x72 1.73 k 1.35 M 1x28x28x24, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_2/expand/Conv2D 87.8 k 1x28x28x24 2.11 k 1.66 M 1x28x28x88, Relu MobilenetV3/expanded_conv_2/expand/Relu ? MobileNet实战:基于 MobileNet 的人脸微表情分类(Caffe)这一部分内容总共由下面四篇文章组成:MobileNet 进化史: 从 V1 到 V3(V1篇)MobileNet 进化史: 从 V1 到 V3(V2篇)MobileNet 进化史: 从 V1 到 V3(V3篇)MobileNet实战:基于 MobileNet 的人脸表情分类1.
Learn more, We use analytics cookies to understand how you use our websites so we can make them better, e.g. ? with slim.arg_scope(mobilenet_v3.training_scope()): logits, endpoints = mobilenet_v3.mobilenet(input_tensor) Args: input_tensor: The input tensor: num_classes: number of classes: depth_multiplier: The multiplier applied to scale number of: channels in each layer. they're used to gather information about the pages you visit and how many clicks you need to accomplish a task. 1x1x1x240, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_5/project/Conv2D 54.9 k 1x14x14x240 9.60 k 1.88 M 1x14x14x40, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_6/expand/Conv2D 31.4 k 1x14x14x40 4.80 k 940.8 k 1x14x14x120, Relu6 MobilenetV3/expanded_conv_6/expand/hard_swish/Relu6 ? ? ? 1x56x56x64, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_1/project/Conv2D 276.0 k 1x56x56x64 1.54 k 4.82 M 1x56x56x24, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_2/expand/Conv2D 301.1 k 1x56x56x24 1.73 k 5.42 M 1x56x56x72, Relu MobilenetV3/expanded_conv_2/expand/Relu ? 1x28x28x72, Conv2D MobilenetV3/expanded_conv_3/squeeze_excite/Conv/Conv2D 96.0 1x1x1x72 1.73 k 1.73 k 1x1x1x24, Relu MobilenetV3/expanded_conv_3/squeeze_excite/Conv/Relu ? An important default filter being set - should a "Clear" button clear this important filter? # See the License for the specific language governing permissions and, # ==============================================================================. We use optional third-party analytics cookies to understand how you use GitHub.com so we can build better products.

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