作者：binlearning 原文地址：ResNet-v2Identity Mappings in Deep Residual NetworksKaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunCaffe实现：https://github.com/binLearnin...摘要近期已经涌现出很多以深度残差网络（deep residual networ
十三 在图像处理领域中，近年来的新模型可谓是层出不穷。但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。而最近，亚马逊李沐团队便提出了堪称“ResNet最强改进版”的网络——ResNeSt。从名字中不难看出，是引入了模块化的分散注意力模块，可以让注意力跨特征图(feature-map)组。那么，ResNeSt到底有多强？ResNeSt-50在224×224
ResNet结构ResNet的网络结构有：ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152.其中ResNet18和ResNet34属于浅层网络，ResNet50、ResNet101、ResNet152属于深层网络。ResNet创新点1.超深的网络结构（突破1000层）2.提出Residual模块3.使用Batch Normalization加速训练残差结
转载
2024-06-13 06:58:33
1334阅读
# PyTorch中的Top-1和Top-5准确率解析
在机器学习和深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确率是评估模型表现的重要指标。PyTorch作为深受欢迎的深度学习框架，提供了多种方式来计算模型的准确率，其中包含Top-1和Top-5准确率。这篇文章将深入探讨这两个概念，并通过相关代码示例帮助大家更好地理解它们。
## 什么是Top-1和Top-5准确率？
- **Top-1准确
0. Tips图像卷积中的维度是指通道数。过拟合问题：训练集误差低，但验证集误差高。退化问题：随着网络深度的增加，训练集和验证集误差都越来越高。出现退化现象的原因：存在一个合理的猜测，对于神经网络来说，通过非线性层来拟合恒等映射并不容易，会出现退化现象。也就是说，尽管网络层次加深，但是高层网络无法完全保留低层网络的信息，当低层将特征传向高层时会发生改变。如果低层已经得到了最佳特征，但是经过非线性映
转载
2024-06-08 22:01:47
44阅读
序言ResNet在2015年由何大神（领衔在微软研究院的几位同道）提出，在ImageNet比赛图像分类任务上摘得桂冠，在ILSVRC2015竞赛中惊艳亮相，将错误率降到了3.57，毫无悬念地夺得了ILSVRC2015的第一名，干趴了VGG和GooLeNet，一时无限风光。 因为其形式与VGG类似，【精简干练而实用高效】，没有特别多的/令人眼花缭乱的tricks，没有复杂的、各种concat的枝枝叶
转载
2024-04-16 09:49:38
59阅读
Pytorch总结八之深度学习计算（1）模型构造，参数访问、初始化和共享0.层和块之前首次介绍神经网络时，我们关注的是具有单一输出的线性模型。 在这里，整个模型只有一个输出。 注意，单个神经网络 （1）接受一些输入； （2）生成相应的标量输出； （3）具有一组相关 参数（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。然后，当考虑具有多个输出的网络时， 我们利用矢量化算法来描述整层神经元。
转载
2024-02-23 10:45:46
66阅读
Resnet前言了解什么是过拟合问题Resnet介绍1、前言从各位学者无数次实验中都可以得出一个普遍的规律就是更深的网络有利于提供准确率，训练出来的模型的效果更加好，但这也衍生出一系类的问题，当我们的网络过于深后，我们的准确率会到达一定水平就会出现大幅度的下降，比更浅层的网络的准确率更低。同时由于网络的层数的加深，网络所需要的参数会更多，导致网络的训练的速度更加缓慢。 一般的来说，我们的网络由于深
转载
2024-08-13 16:52:24
225阅读
算法速度优化遇到瓶颈，达不到要求？应用环境没有高性能硬件只有CPU？是不是直接戳中了各位开发者的痛点！莫慌，今天小编就来为万千开发者破局~这个破局点就是：针对CPU设备及加速库MKLDNN定制的骨干网络PP-LCNet！空口无凭，上图为证！从上图我们可以看出，PP-LCNet在同样精度的情况下，速度远超当前所有的骨架网络，最多可以有2倍的性能优势！它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上，也可以
之前使用的仅仅是top1准确率。在图像分类中，一般使用top1和top5来衡量分类模型的好坏。下面来看看。首先在util下新建一个acc.py文件，向里面加入计算top1和top5准确率的代码：import torchdef accu(output, target, topk=(1,)): """Computes the accuracy over the k top predictio
转载
2020-03-15 21:14:00
2005阅读
2评论
Hive 实战需求描述统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标：-- 统计视频观看数 Top10-- 统计视频类别热度 Top10-- 统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含 Top20 视频的个数-- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序-- 统计每个类别中的视频热度 Top10,以 Music 为例-- 统计每个类别视频观看数 Top
转载
2024-01-23 22:33:51
49阅读
力扣https://leetcode.cn/problemset/all/面向对象https://tuling.blog.csdn.net/article/details/123902877Python爬虫篇：爬虫笔记合集https://tuling.blog.csdn.net/article/details/124282549熬夜整理了2021年Python最新学习资料https://tulin
原创
2023-04-11 22:12:04
104阅读
本文简单介绍模型训练时候，使用准确率求解过程，不涉及精确率和召回率计算， 本文给出简要计算方法与代码。 计算方法： 使用top
原创
2023-06-15 11:04:50
2904阅读
MMClassification 是 OpenMMLab 生态面向图像分类的开源算法库，主要涵盖了计算机视觉领域丰富的基础模型架构。2020 年 10 月，MMClassification 发布了首个版本，集成了当时的主流分类模型；2021 年 9 月，MMClassification 发布了 v0.16.0 版本，提供了对下游检测，分割等任务的较为完善的支持；2022 年 9 月，我们发布了 M
转载
2024-06-13 09:57:30
200阅读
论文：https://arxiv.org/abs/2201.03545 代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXtFacebook 和 UC Berkeley 的科研人员提出了 ConvNeXt，对标的是2021年最火的 Swin Transformer，在相同的FLOPs下， ConvNeXt 比 Swin Transformer 拥有更高的准
转载
2024-04-27 19:22:03
50阅读
mAP这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是：1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；3）False negativ
原创
2022-11-22 13:23:05
1831阅读
# MySQL中的Top5查询
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web开发中。在MySQL中，我们经常需要查询数据中的Top5，即查询某个字段的前5个最大或最小值。本文将介绍如何在MySQL中使用SQL语句进行Top5查询，并提供代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入数据库信息
输入数据库信息
原创
2024-03-07 06:54:06
113阅读
# MySQL 返回Top5 查询结果
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序的开发中。在实际开发中，经常需要查询数据库中的数据并按照一定的条件进行排序，比如返回前几名的数据。本文将介绍如何使用 MySQL 查询语句返回Top5的数据，并提供代码示例帮助读者快速理解。
## 为什么要返回Top5数据？
在实际开发中，有时候需要查询数据库中的数据并按照某种条件返
原创
2024-06-16 05:45:23
64阅读
有没有想过免费的开源游戏同商业游戏一样的精彩？并且还能够根据您的需要度身订制
原创
2023-01-06 10:03:43
640阅读
# 实现 "mysql group by top5" 的步骤
## 1. 创建测试表
首先我们需要创建一个测试表来演示如何使用 "mysql group by top5"，表结构如下：
```sql
CREATE TABLE sales (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(50),
pric
原创
2024-04-15 04:06:28
59阅读
