随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～ 下面重新了解一下resnet，Let’s Go～～ 《一》Resnet解决了什么问题首先了解Resnet网络主要解决的问题是：关于深层网络训练带来的
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2024-06-06 15:06:42
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小世界网络的集体动力学watts and strogatz约瑟夫逊结，激动的媒体，神经网络，空间游戏，基因空网络和许多其他的自组织系统。一般来说，连接拓扑被假定为既不是完全的规则图形也不是完全的随机图形。许多生物的、技术的或者社会的网络介于完全规则和完全随机两个极端的中间。在这里，我们探索可以在中间调节的网络的简单模型：规则网络重新编织以带来更多的无序。我们发现这些系统能被高度的聚合，象规则点阵，
零、导包准备import torch
from torchvision import datasets, models, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import time
import numpy as np
import
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2024-05-01 14:32:52
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介绍终于可以说一下Resnet分类网络了，它差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren-Shaoqing, Sun-Jian。绝对是华人学者的骄傲啊。VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深几许以能持续地提高分类准确率。我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一
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2024-04-23 16:02:28
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其实很早之前我就写过，不过当是没有详细的介绍，今天就来详细的介绍一下，代码见github resnet因其残差结构而出名，那么它的残差结构是什么那？就是下面的 左边是深度小于50的网络结构残差结构，右边是深度大于等于50的残差块结构，我们在这里称其为小残差块，因为还有大的残差块，大的残差块有很多小的残差块组成，resnet就是由很多个大的残差块组成． 另外对于除了第一个之外的每个大的残差块的第一个
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2024-05-09 12:08:29
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ResNet-18ResNet-18是一种深度残差网络，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。它是ResNet系列网络的最简单版本之一，共包含18层神经网络。ResNet-18的特点是引入了残差连接，通过将输入和输出相加来实现跨层信息的传递，解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，从而使得网络可以更深。此外，ResNet-18还使用了批量归一化（Batch Normaliz
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2024-09-04 15:19:22
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搭建ResNetKaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如下左图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结
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2024-03-28 10:00:06
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一、编译TensorFlow的c++接口在调用TensorFlow的c++接口之前，首先要安装bazel、protobuf、Eigen等软件，然后下载TensorFlow源码进行编译，整体过程还是比较麻烦。1、配置C++版tensorflow使用时的第三方依赖（1）protobuf下载及安装Protobuf这玩意儿是重中之重，它的版本与tensorflow的版本密切相关，它的版本错了就无法work
学习网络的时候有这样几个疑惑:为什么需要抽象出五层模型出来？难道不是直接在网线(光纤传输)中传输数据就好了么？大不了到了端点用的是WIFI传输(无线信号)。在回答问题之前我先带你领略下使用最为广泛的五层模型，分别是哪五层？各层解决了什么问题？一、五层模型是哪五层？左边是OSI的七层模型，这模型很牛逼。但是现在基本是存在教科书的啦，学习网络的同学都是知道有这个模型，实际情况使用很少的。右边是TCP/
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2024-09-12 06:39:43
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使用准备条件：ROS-indigo intel Realsense摄像头（我使用的依旧是R200）确保已经正常安装驱动，安装方法见博文 1.首先到github下载ros-realsense源码包,该包包含已经定义好的packages和nodes ://github./intel-ros/realsense2.新建工作区目录，如
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py这篇文章主要介绍了 图像分类的 inference，其中会着重介绍 ResNet。模型概览在torchvision.model中，有很多封装好的模型。可以分类 3 类：经典网络
alexnetvggresnetince
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2024-09-30 19:45:51
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一、resnet创新点传统的卷积网络在网络很深的时候，会出现梯度消失或者梯度爆炸的现象而resnet就能很好的解决这个问题。resnet最为创新的一点是残差结构，它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思。示意图如下。它对每层的输入做一个reference（X）, 学习形成残差函数， 而不是学习一些没有reference（X）
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2024-01-30 23:02:22
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视频学习+论文阅读ResNetResNet即残差神经网络，他的主要贡献就是提供了一种残差块的思路，解决了神经网络的梯度下降问题和退化问题，使得能够训练很深的网络。残差块一般分为两种，basic block和bottleneck,上图左边就是basic block，右边是bottle neck。同时为了使输入输出一致，还有一种block这个虚线即是常说的快速通道ResNet训练效果好的原因有三个：模
本文介绍如何用 Relay 部署 TFLite 模型。
原创
2023-06-19 16:54:05
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tensorflowlite的集成分类图片对返回数据的处理示例, 可以pull代码参考demoList{Recognition}
原创
2022-07-03 00:46:57
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创建Tensorflow的模型在Android平台受到设备的限制，本身并不能训练模型，因此需要使用已有的模型。 在本文中将介绍如何将Tensorflow的模型转换成tflite模型，为Android设备可以使用。import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-04-11 14:48:07
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深度学习要想落地实践，一个少不了的路径即是朝着智能终端、嵌入式设备等方向发展。但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能，那如何使得终端设备应用上深度学习呢？所幸谷歌已经推出了TFMobile，去年又更进一步，推出了TFLite，其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型，然后将定制化模型移植到TFLite上，终端设备仅利用模型做前向推理，预测结果。本文基于以下三篇文章而成
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2024-03-10 14:31:18
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介绍人脑可以轻松识别和区分图像中的对象。例如，给定猫和狗的图像，在十亿分之一秒之内，我们就将两者区别开来，而我们的大脑则意识到了这种差异。如果机器模仿这种行为，那么它与我们所能获得的人工智能非常接近。随后，计算机视觉领域旨在模仿人类视觉系统，并且有许多里程碑打破了这方面的障碍。此外，如今的机器可以轻松地区分不同的图像，检测物体和面部，甚至生成不存在的人的图像！令人着迷，不是吗？当我从
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2024-03-26 19:59:51
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实现18 层的深度残差网络 ResNet18，并在 CIFAR10 图片数据集上训练与测试。标准的 ResNet18 接受输入为224 × 224 大小的图片数据，我们将 ResNet18 进行适量调整，使得它输入大小为32 × 32，输出维度为 10。调整后的 ResNet18 网络结构如图：一、数据集加载以及数据集预处理def preprocess(x, y):
# 将数据映射到-1~
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2024-05-01 19:20:21
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一、残差块让我们聚焦于神经网络局部：如图7.6.2所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为 图7.6.2上方激活函数的输入）。 图7.6.2左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)-x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将 图7.6.2中右图虚线框
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2024-06-13 17:45:03
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