导语大多数深度学习模型（例如VGG，ResNet等）都需要正方形图像作为输入，通常像素大小为224x224。 输入的长宽必须相等是有原因的吗？还是可以建立一个100x200输入的卷积神经网络模型？更大的像素尺寸（例如512x512）会带来更多好处吗？01出于实用性的折衷卷积神经网络不需要特定的像素尺寸即可正常运行。选择这些值是出于实用的原因：例如图像分辨率与参数数量和所需的训练集大小之间的折衷。毕
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2024-05-07 15:11:13
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Resnet网络介绍二、Resnet网络复现1.Resnet网络2.训练网络总结 前言对于CV领域深度学习十分重要，Resnet作为开创先河的深度残差学习框架对深度的训练起到推动作用，使100层甚至1000层的网络训练成为可能。在此进行Renset对CIFAR-10（32乘32大小，10类别）或CIFAR-100数据
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2024-04-03 15:35:06
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神经网络训练过程中图片像素对训练结果有什么影响，由于GPU内存太小，将224*224改成了120*120。有影响像素越高相对需要的网络结构更复杂优化技术更好训练时间更长超参数的设置等就好比CIFAR数据集和ImageNet数据集面对的数据集不同上述的组件都要相应发生变化GPU太小的话可以考虑图像降采样、batch_size设置小一点、网络结构适当压缩等。谷歌人工智能写作项目：小发猫神经网络训练时为
问题：全连接层改为卷积后 可以接受任意大小的输入图像 训练图像和测试图像可以不同尺寸 那训练的时候 图像尺寸大小不一训练可以吗解答：可以1、resize到相同尺寸便于统一处理，同时也考虑到机器的配置，图像越大在进行运算处理时要求的配置就越高，常规情况下图像resize到500以下进行处理。很多预训练模型的图片s
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2024-04-25 16:24:24
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Pytorch学习笔记:ResNet1.残差块2.残差网络结构2.1 虚线与实线连接2.2 Batch Normalization3.网络搭建3.1 18,34层网络的残差块3.2 50,101,152层网络的残差块3.3 ResNet的搭建3.3.1 conv_1的搭建3.3.2 _make_layer构建conv_2-conv_54.训练文件 主要参考b站up霹雳吧啦Wz视频，感谢up主做的
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2024-03-28 21:46:06
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Highway Networks论文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:1507.06228 )基于梯度下降的算法在网络层数增加时训练越来越困难(并非是梯度消失的问题,因为batch norm解决梯度消失问题).论文受 RNN 中的 LSTM、GRU 的 gate 机制的启发,去
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
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2024-07-30 08:45:50
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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
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2024-04-07 21:29:37
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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
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2024-07-22 16:27:36
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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
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2024-03-15 05:27:31
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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（
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2024-06-27 06:35:03
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文章目录0 前言1 EfficientNetV1中存在的问题2 EfficientNetV2中做出的贡献3 NAS 搜索4 EfficientNetV2网络框架4.1 EfficientNetV2-S的详细参数4.2 EfficientNetV2-M的详细参数4.3 EfficientNetV2-L的详细参数4.4 EfficientNetV2其他训练参数4.5 EfficientNetV2与其
pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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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
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2024-04-01 06:16:59
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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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
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2024-04-28 15:59:50
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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
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2024-03-15 16:07:22
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如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 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
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2024-05-10 17:06:29
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通俗易懂Resnet50网络结构分析1 Why(该网络要解决什么样的问题)1.1 什么叫梯度消失和梯度爆炸2 How(如何解决该问题)2.1 直观解释2.2 残差是什么2.3 网络结构3 what 结果怎么样 1 Why(该网络要解决什么样的问题)理论上网络越来越深，获取的信息越多，而且特征也会越丰富？ -----------> 一个从业者的正常思维 但是实验表明，随着网络的加深，优化效果
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2024-03-20 22:00:19
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