文章目录HRNet相关实验高分辨率模块搭建基本单元高分辨率模块创建分支特征融合向前传播高分辨率模块Pytorch代码HRNet BackBone通过例子了解结构参考文献 HRNet相关实验论文中给出的实验效果不错，想用HRNet做目标检测高分辨率模块搭建HRNet高度模块化，首先构建其高分辨率模块基本单元基本采用ResNet网络中的基本模块进行搭建左图BasicBlock：两个3×3卷积，均含B
@目录0. 论文链接1. 概述2. 残差学习3. Identity Mapping by shortcuts4. Network Architectures5. 训练细节6. 实验0. 论文链接ResNet1. 概述 从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得
文章目录为什么要解析特征层如何可视化特征层可视化结果如何 ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? 为什么要解析特征层在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习
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2024-10-09 18:01:45
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零、写在最前想分享这个内容的原因是题主最近在跟Prof.Chirikjian做毕设，而在处理数据的时候用到了Q-Q Plot这个检验。当我自己在找资料的时候，大部分找到的都是一维数据的处理方法，因为我在求解机器人的estimation，所以是多维数据。因此呢，就将如何对多维数据进行Q-Q Plot检验分享一下。一、什么是Q-Q Plot这个Q-Q Plot首先肯定跟那个企鹅没什么关系
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2024-07-11 11:17:51
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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Pattern Classification如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值维数压缩R->d 保持本质属性不变通过特征变换：相似变换、旋转变换、正交变换。。。通过特征选择：从特征集中选取出最有利于分类的特征子集 特
2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPR best paper的锋芒。ResNet的想法非常简单，学过闭环反馈的话都会自然地想到是不是可以将信息跳跃式地反穿？当然，结构上看ResNet是正向的一个skip connection (shortcut)。其实一直以来我都不理解为什么ResNet能够解决深层网络效果
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2024-03-19 19:44:17
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偶然在网上看到对于空间描述的一段视频），恰好也在思考“图”在软件工程中的作用，目前，描述软件的所有的图都是二维空间的，为了更清楚的理解二维空间的图，我们先看看一维空间，有何特性和好玩的地方？1、一维空间是一条无限或有限长的线，这个线有可能是直线也可能是曲线，但不会是折线，因为空间要求是连续的，而折线存在不连续的点。2、不论一维空间是直线
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2024-05-16 17:15:50
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torch学习二之nn.Convolutionnn.Conv1d函数参数输入数据维度转换关于kernelnn.Conv2D nn.Conv1d一维卷积通常用于处理文本数据函数参数首先看一下官网定义CLASS torch.nn.Conv1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T]],
stride:
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2024-03-25 21:56:55
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八股法搭建ResNet18网络1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析2.六步法训练ResNet18网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果 1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析 借鉴点：引入了层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数增加成为可能。 ResNet的作者何凯明在cifar10数据集上做了个实验。他发现，56层卷积网络的错误率要高于
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2024-03-20 22:00:29
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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 back: An improved train
原创
2024-08-02 11:28:43
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1.一维数据的存储1、一维数据是最简单的数据组织类型，由于是线性结构，在Python语言中主要采用列表形式表示。一维数据的文件存储有多种方式，总体思路是采用特殊字符分隔各数据。常用存储方法包括4种。 （1）采用空格分隔元素，例： 李信 赵云 韩信 李白 （2）采用逗号分隔元素，例： 李信,赵云,韩信,李白 （3）采用换行分隔包括，
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2024-09-20 16:02:46
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结论像元：组成数字化影像的最小单元。
波段：图像中的图层，例如卫星图像或数字照片中的图像。
通道：计算机屏幕上显示图像的不同颜色或光。
波段与通道：它们实际上是相同的，但区别仅在于术语。波段用于表示卫星图像中的层数，例如波段1，波段2等，而通道用于表示其所属的颜色或波长，例如红外，短波等。像元在我们深入研究遥感影像之前，我们需要了解构成影像的一些基本组件。 图像由排列成行和列的网格的各个元素
地址：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py贴代码import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet
本篇文章会分析比较LSTM模型和一维卷积模型的特点。 在进行比较之前，我们需要加载之前训练好的两个模型。from keras.models import load_model
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
model_conv = load_model("
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2024-06-26 21:16:05
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视学算法报道 【新智元导读】10年前，当我们有了足够的数据和处理能力，深度神经网络也就实现了对传统算法的超越。今天，神经网络对数据和算力更加饥渴，甚至需要微调数百万甚至数十亿的参数来进行训练。不过，这种情况或许很快就会改变。为了摆脱繁琐的训练过程，Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」， 对于任意全新的深度神经网络，可以在几分之一
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2024-05-21 13:34:54
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ResNet学习什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一
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2024-04-05 08:08:38
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一、3D相机简介常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等毫米级：双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等微米级：线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等纳米级：另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量线激光3D相机，是一种基于三角测量原理，通过图
OSNet 论文翻译摘要作为一个实例级的识别问题，行人再识别(ReID)依赖于具有识别能力的特征，它不仅能捕获不同的空间尺度，还能封装多个尺度的任意组合。我们称这些同构和异构尺度的特征为全尺度特征。本文设计了一种新颖的深度CNN，称为全尺度网络(OSNet)，用于ReID的全尺度特征学习。这是通过设计一个由多个卷积特征流组成的残差块来实现的，每个残差块检测一定尺度的特征。重要的是，引入了一种新的统
