一、训练自己的数据集1、数据集准备 准备好自己的训练数据集，因为只是做语义分割训练和测试，所以数据集应该包含图片数据和标注数据（主要是mask标注，用数字0~N-1标注N个类别，每一个类别用一个数字标注）。数据集的组织形式参考ADE20K数据集。或者有自己的组织形式也行，只要训练集和测试集分开，图片数据和标注数据分开就可以了。例如，下面为我自己
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
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2024-04-22 15:46:04
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pytorch 使用预训练模型并修改部分结构在一些常见的如检测、分类等计算机视觉任务中，基于深度学习的方法取得了很好的结果，其中一些经典模型也往往成为相关任务及比赛的baseline。在pytorch的视觉库torchvision中，提供了models模块供我们直接调用这些经典网络，如VGG，Resnet等。使用中往往不能直接使用现成的模型，需要进行一些修改。实际上我们可以很方便的在pytorch
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2024-03-29 14:47:14
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文章目录1.背景2.BERT基本介绍3.ERNIE4.RoBERTa5.DeBERTa6.综述7.参考资料附件 1.背景BERT [1]（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是由 Google AI 于 2018 年 10 月提出的一种基于深度学习的语言表示模型。BERT 发布时，在 11 种不同的自然语言处理（NLP）测
使用Keras的预训练模型通常，无需手动实现像GoogLeNet或ResNet这样的标准模型，因为在keras.applications包中只需一行代码即可获得预训练的网络。例如，使用以下代码加载在ImageNet上预训练的ResNet-50模型：from tensorflow import keras
model=keras.applications.resnet50.ResNet50(weig
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2024-05-29 11:22:01
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目录1. ResNet 介绍2. ResNet 网络介绍（ResNet34）3. 搭建ResNet 网络residual blockResNet pre 传播layer1layer2layer3、4全连接层的forwardResNet 网络的参数个数summary4. 训练网络5. 预测图片6. Code7. 迁移学习1. ResNet 介绍ResNet 的亮点：超深的网络结构，可以突破
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2024-03-23 09:52:58
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在深度学习领域，有一个名词正在被越来越地关注：迁移学习。它相比效果表现好的监督学习来说，可以减去大量的枯燥标注过程，简单来说就是在大数据集训练的预训练模型上进行小数据集的迁移，以获得对新数据较好的识别效果，因其能够大量节约新模型开发的成本，在实际应用中被更广泛地关注。EasyDL 专业版在最新上线的版本中，就引入了百度超大规模视觉预训练模型，结合迁移学习工具，帮助开发者使用少量数据，快速定制高精度
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2024-07-29 15:10:03
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作者： 18届 CYL日期：2020-7-20标签：AlexNet 卷积神将网络一、写在前面的话常识区： 1、 ImageNet是一个在2009年创建的图像数据集，之后就是从2010年开始到2017年为期七届的ImageNet挑战赛ImageNet Large Scale Visual Recognition ChallengeI(LSVRC)，在这个挑战赛上诞生了AlexNet，ZFNet，Ov
作者：David Page编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止，我们使用单个V100的GPU，可以在79s内训练得到94%的准确率。里面有各种各样的trick和相关的解释，非常好。我们发现了一个性能瓶颈，并增加了正则化，从而将训练时间进一步缩短到154秒。我们要和8个gpu竞争在最后一篇文章的结尾，我们在CIFAR10上，在
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2024-04-11 19:35:58
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众所周知，具有数据并行性的分布式深度学习能快速进行群集训练。此方法中，在群集上进行的所有进程都具有相同的DNN模型和权重。每个进程使用不同的mini batch训练模型，但是所有进程的权重梯度通过组合来更新。这种通信开销(communication overhead)成为大型集群的重要问题。为了减少大型集群的开销，研究团队增加了DNN的mini batch并
Pytorch从零构建ResNet第一章 从零构建ResNet18 第二章 从零构建ResNet50 文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、Res50和Res18的区别？1. 残差块的区别2. ResNet50具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结 前言ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下，并且resnet结构清晰，适合练手.有了前面resn
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2024-06-21 19:50:47
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源码百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1nISLTDWWo-ai2ciTJVu3dw 提取码：0000迁移学习把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率，而不用像大多数网络那样从零学习。迁移学习常见的策略是采用在
参考“解读 Keras 在 ImageNet 中的应用：详解 5 种主要的图像识别模型”一文，在自己的电脑环境上尝试识别本地图片。步骤1按照以下网址的方法尝试实际操作 先是在终端命令行操作，发现没有cv2模块，告警如下Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
Import
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2024-09-27 15:25:54
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训练自制的数据集制作属于自己的数据集labelImg安装手动制作数据集创建数据集文件夹进入labelImg手动加标签利用制作好的数据集训练网络 制作属于自己的数据集labelImg安装由于在上一篇中已经安装有Anaconda，因此可打开cmd直接通过pip指令进行安装。安装的 pip指令 及其对应的结果如下。// pip指令
pip install labelImg手动制作数据集创建数据集文件夹
论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计的越来越深，这样的准确率也就会越来越准确。 可现实是这样吗？ 先看几个经典的图像识别深度学习模型： 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型，然而，一看这些模型的网络层次数量，似
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2024-05-31 10:20:02
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ResNet 简介和原理1. 什么是 ResNet？ResNet的目标是解决训练深层神经网络时出现的梯度消失问题。在深层网络中，梯度消失会导致难以训练。ResNet通过引入跳跃连接或快捷连接来有效地解决这个问题。由何凯明等人于2015年提出。这篇论文的正式标题是 《Deep Residual Learning for Image Recognition》问题背景：深度神经网络的训练变得越来越困难，
ResNeXt50、ResNest50、ResNet50、EfficentNet对比 ResNet50和ResNeXt50附一张ResNet的结构图：(图片后期再补充) ResNeXt50思想，就在于将卷积中的基数，完成整个算横向层面卷积层的拓展。根据文章的结果显示，在imageNet-1K的数据集上，错误率在不断下降。但根据论文提交的数据来看，相比大部分数据下降效果可能不明显
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2024-06-03 21:33:42
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ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习ResNet的收获ResNet网络解决了深度CNN模型难训练的问题，并指出CNN模型随深度的加深可
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2024-03-25 19:54:45
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MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后网络的状态，然后多次迭代出整个网络的运行结果（数据预处理、权重初始化、正向计算、loss 计算、反向梯度计算和
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2024-04-07 22:51:52
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摘要：传统的深度神经网络在网络层数较深时，会出现梯度消失或者爆炸的问题，导致难以有效训练。ResNet通过引入“残差块”（Residual Block）的方式来解决这一问题。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。此外，在ResNet的设计中还采用了批规范化、池化等常规技术，进一步提高了模
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2024-04-26 15:31:22
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