Retinanet 网络结构详解以及源代码讲解网络backbone使用ResNet【18， 34， 50， 101， 152】FPN层 首先输入的照片的大小为672x640， 然后经过一个池化层， 使用ResNet网络提取特征，得到四个不同尺度的特征图，layer1, layer2, layer3,layer4.源代码中的尺度融合是从layer2层开始。然后再经过尺度融合得到f3, f4, f5,
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2023-10-23 09:28:01
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这是卷积神经网络笔记第七篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 1. ConvNet中每个层中使用的公共超参数常见设置输入层（input layer）应该可以被2整除很多次。常用数字包括32（例如CIFAR-10）、64、96（例如STL-10）或224（例如Common ImageNet ConvNets）、384和512。
conv层应使用小的过滤器（例如3x3或最多5x5），使用S=1
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2023-10-12 12:59:16
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深度神经网络深度神经网络由许多感知机组成，并在深度和广度上进行各种组合。主要包含三个层次的神经网络，其结构如下图，分别为输入层（含有一个或多个神经元）、输出层（含有一个或多个神经元）、隐藏层（含有一个或多个隐藏层，主要是线性变换和非线性变换）。 图中: 1、每一个圆圈代表一个神经元，每一根线，即每个连接都有权重，但输入层没有权重 2、同一层神经元之间没有连接 3、每个神经元都和下一层所以的神经元相
问题描述某些情况下需要将卷积/池化层后的features map的某些patch映射回原图像，就需要features map怎么变过来的怎么回去。#read image
self.object_detector = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained = True, trainable_backbone_lay
MASK RCN这里的s表示stride，残差网络res2,3,4,5负责改变channel数和利用stride=2减半特征图的长宽。但是，对于res2来说，因为输入长宽和输出长宽一样，所以stride=1. res2,3,4,5内部可以堆叠任意多个不改变channel大小的resblock，根据这些block数量的不同，resnet又分为resnet18 resnet50等等。可以设置一个最小的
# 深度学习的入门：调整输入图片尺寸
在当今的深度学习领域，图像处理是一个非常重要的部分。尤其是在训练神经网络时，输入图像的尺寸需要调整到相同的标准，以便于处理。本文将逐步教你如何实现这一目标，包括每一步所需的代码和解释。
## 一、流程概览
修改输入图片尺寸的整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务 | 描述
这是根据多篇文章整理的文件，仅供参考！一）、整体框架我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能1)、Conv layers提取特征图：作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层和全连接层2)、RPN(Region Proposal Net
2.1经典神经网络1、LeNet-5 首先看看LeNet-5的网络结构，假设你有一张32×32×1的图片，LeNet-5可以识别图中的手写数字，比如像这样手写数字7。LeNet-5是针对灰度图片训练的，所以图片的大小只有32×32×1。 如果我们从左往右看，随着网络越来越深，图像的高度和宽度在缩小，当时人们并不使用padding，或者总是使用valid卷积，这就是为什么每进行一次卷积，图像的高度和
基本的自编码器（Autoencoder）是一个含有输入、隐含、输出的三层神经网络，它的目的是尽可能复现输入输出的关系。一. 神经元神经网络的最小组成单元是神经元，神经元的结构如下：左边的x1,x2,x3是运算输入值，1代表截距（为什么要有截距：我们知道线性拟合的时候如果不含常数项即截距，那么无论怎么拟合数据都必将经过原点，这很有可能和实际数据不符，在神经网络里也是这个原因）。接着每个由输入到中间的
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2023-08-26 18:01:39
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在教资报名上传证件照时，会要求图片大小不超过200kb，想要顺利提交就必须把图片压缩到200kb以内，平时我们用的压缩图片大小工具都没办法自定义压缩图片。所以今天小编分享一个可以压缩图片到固定大小的图片处理工具，使用压缩图的图片压缩指定大小（图片压缩到指定大小 图片压缩大小至指定kb以下-压缩图）功能可以在线缩小图片kb，再也不用担心这种规定图片大小的问题了。打开压缩图网站，在工具栏中选择【图片压
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2023-05-25 17:34:04
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使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。但是假如你自己的算力比较充足的话，我建议使用训练的使用图像的分辨率设置为224X224（这个可以在代码里面的transforms.Rand
上面2个函数定义好了，那么剩下的编写网络就比较容易了，我们在ResNet结构介绍中有一个表，再贴出来：
Layer_name
Output_size
20-layer ResNet
Conv1
32 X 32
Kernel_size=3 X 3
Num_output = 16
Stride = 1
Pad = 1
Conv2_x
32 X 32
# 机器学习：为什么对输入图片尺寸有要求
机器学习中的图像处理是一个重要的领域，它在许多应用中发挥着关键作用，例如图像识别、目标检测和图像生成等。在进行图像处理时，对于输入图片的尺寸有一定的要求。本文将解释为什么对输入图片尺寸有要求，并提供代码示例来说明这个问题。
## 为什么对输入图片尺寸有要求？
在机器学习中，图像通常被表示为二维矩阵，其中每个元素表示图像中的像素值。对于彩色图像，通常使
原创
2023-09-29 17:02:28
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要点神经网络逐层加深有Degradiation问题，准确率先上升到饱和，再加深会下降，这不是过拟合，是测试集和训练集同时下降的提出了残差结构，这个结构解决了深层网络训练误差反而提升的情况，使得网络理论上可以无限深bottleneck网络结构，注意Channel维度变化： ，宛如一个中间细两端粗的瓶颈，所以称为“bottleneck”。这种结构相比VGG，早已经被证明是非常效的，能够更好的提取图像
最近一直在找获取网络图片的size的方式，最后得出两个结论：1 使用分线程下载下来，然后获得图片的size2 使用网络请求图片的头文件，然后从头文件中找到图片大小的信息 第一种方法需要主线程分线程切换，因为在使用tableView来reloadData的时候，刷表老是出问题，先放着不管然后我重点是想搞一下第二个方法：在网上找到了一个博客：http://cxjwin.github.io/2
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2023-07-25 21:32:11
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随着智能手机拍照功能的逐渐普及，我们越来越依赖手机来记录生活中的美好瞬间。然而，拍摄的高清照片占用的存储空间也越来越大，不仅占用手机内存，还会导致手机运行速度变慢。如何压缩手机照片，让手机存储空间得到更好的利用，成为了很多人关注的问题。有很多第三方应用程序可以帮助您压缩和优化手机照片。以下是一些常用的应用程序：1.PDF转换器：压缩照片或者压缩PDF文件都很方便，可以一次压缩多张图片。当然，手动调
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2023-09-18 10:37:47
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Faster RCNN 理解与源码解析整体框架前言的赘述我就不说了，本文只作为学习资料，不作为科普！首先我们先看这个整体的结构图，Faster RCNN主要可以分为三个结构，BACKBONE,RPN,Roi Pooling,classifier这四个部分。最底层的是backbone结构，也可以成为conv layers层，即特征提取层，是通过一些神经网络结构来提取特征网络，比如说有VGG,RESN
1. 卷积层尺寸和计算量的原理CNN输入输出格式说明
输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数(batch_size，height，width，depth)
输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。(batch_size, height, width, depth)
权重矩阵（卷积核）格式：同样
文章目录神经网络基础神经元激活函数神经网络BP神经网络BP神经网络的应用 神经网络基础神经元一个基本神经元模型有三个基本要素： （i）一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。 （ii）一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和（线性组合）。数学表示为. （iii）一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（一般限
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2023-08-18 18:30:11
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2、大话卷积神经网络CNN卷积层 卷积核(kernel)，尺寸f*f，深度d，如第一个卷积层的深度和图片通道数一样，三通道为3；往后的卷积层，尺寸自定义，深度和上一层的特征图的深度（个数）一样。 卷积输出的特征图尺寸（W, H）：为(N-f+2P)/S+1 N:待作卷积的尺寸（宽或高） f：卷积核尺寸 P:边界填充（单边）的层数 S:卷积核移动步长 有几个卷积核，就会产生几个特征图，堆叠在一起，所
