目标任务：将数据集中5类美食图片进行分类，每一类有1000张图片，共5000张。实验总结：刚开始设置训练集和验证集的比例为8:2，有些欠拟合，因此后来调整到了9:1；分别测试了原生的ResNet50、ResNet101、ResNet152和改进后的ResNet50、ResNet101，但最终在验证集上的最佳精度只能达到75%左右。改进后的ResNet101表现：训练集和验证集的精确度变化 
统计学习三要素（模型，策略，算法）：模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型算法：学习模型的具体计算方法统计学习三要素统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN完全指南终极版（一）卷积神经网络CNN完全指南终极版（二）《解析卷积神经网络——深度学习实践
代码如下：import torch.nn as nn
import torch
# Resnet 18/34使用此残差块
class BasicBlock(nn.Module): # 卷积2层，F(X)和X的维度相等
# expansion是F(X)相对X维度拓展的倍数
expansion = 1 # 残差映射F(X)的维度有没有发生变化，1表示没有变化，downsampl
残差单元: Bottleneck在ResNet中，图1(a)所示的残差单元被称作Bottleneck。ResNet有不同网络层数的版本，如18层，34层，50层，101层以及152层，这里以常见的50层来举例说明。ResNet-50的网络架构如图1(b)所示，最主要的部分在于中间经历4个大的卷积组，而这4个卷积组分别包含了[3,4,6,3]共4个Bottleneck模块。最后经过一个全局
一、我的环境● 语言环境：Python3.8 ● 编译器：pycharm ● 深度学习环境：Pytorch 二、理论知识1、ResNet要解决的是深度神经网络的“退化”问题。（1） “退化”指的是，给网络叠加更多的层后，性能却快速下降的情况 （2） 训练集上的性能下降，可以排除过拟合；BN层的引入也基本解决了plain net的梯度消失和梯度爆炸问题（梯度小于1，累积后容易变为0；梯度大于1，累积
计算机视觉(Compute Vision，CV)给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开发及部署。
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classfication任务上获得了第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测、分割、识别等领域纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用ResNet，所以可见ResNet确实很好用。一 ResNet的意义深度卷积网络在图像分类领域取得了一系列的突破，深度网络通过多层
1、什么是Dropout？我相信各位一定了解过Dropout，所谓Dropout就是提高神经网络泛化性一种方法，可以有效减轻过拟合。为什么它有效呢？从下图分析：一个标准的神经网络如图(a)所示，由于训练数据（假设为人脸数据）的局限性，使得神经网络很依赖于某一个神经元，而其他神经元相当于没有起作用，网络每次都只通过眼睛来判断是不是个人。如果此时直接拿一个全新的测试数据集让这个网络进行识别，很可能因为
看过我之前ResNet18和ResNet34搭建的朋友可能想着可不可以把搭建18和34层的方法直接用在50层以上的ResNet的搭建中，我也尝试过。但是ResNet50以上的网络搭建不像是18到34层只要简单修改卷积单元数目就可以完成，ResNet50以上的三种网络都是一个样子，只是层数不同，所以完全可以将34到50层作为一个搭建分水岭。 加上我初学PyTorch和深度神经网络，对于采用Basic
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2023-09-13 11:44:07
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一、简介：杂草检测 问题描述： 杂草是农业经营中不受欢迎的入侵者，它们通过窃取营养、水、土地和其他关键资源来破坏种植，这些入侵者会导致产量下降和资源部署效率低下。一种已知的方法是使用杀虫剂来清除杂草，但杀虫剂会给人类带来健康风险。我们的目标是
3、详细的计算过程首先 F t r F_{tr} Ftr这一步是转换操作（严格讲并不属于SENet，而是属于原网络，可以看后面SENet和Inception及ResNet网络的结合），在文中就是一个标准的卷积操作而已，输入输出的定义如下表示： 那么这个 F t r F_{tr} Ftr的公式就是下面的公式1（卷积操作， V c V_{c} Vc表示第c个卷积核， X s X^{s} Xs表示第s个
吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。这里谈谈我在完成第四课第二周作业《4.2 深度卷积网络模型》中《ResNets》部分所遇到的坑首先根据作业提示搭建ResNet50的网络模型，这个不复杂，根据提示一步一步做就可以完成了，晚上也有相当多的作业资料可以参考。训练时作业只要求epochs=2，为了提高精度，我设置了epochs=8，模型在训练
引言自从5月份第一期Mindspore两日集训营开始接触Mindspore以及通过第一期训练营拿到Modelarts昇腾平台公测资格，两个月来已经运行了Mindspore官方仓库中Modelzoo中的AlexNet、Resnet50、Lenet模型配合Cifar10数据集的代码运行。并且不断的调参观察不同参数下的运行结果的不同顺便也练一下调参能力。自从Mindspore0.3后发现Modelzoo
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
在这里作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能，发现在需求更高的训练策略下，原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度，而无需额外的数据或蒸馏策略。
1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能
论文名称： ResNet strikes b
目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
ResNet50卷积神经网络输出数据形参分析-笔记ResNet50包含多个模块，其中第2到第5个模块分别包含3、4、6、3个残差块 50=49个卷积（3+4+6+3)*3+1和一个全连接层 分析结果为： 输入数据形状:[10, 3, 224, 224] 最后输出结果：linear_0 [10, 1] [2048, 1] [1] ResNet50包含多个模块，其中第2到第5个模块分别包含3、4、6、
ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
