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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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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目录1.COCO数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone的修改（1）fasterrcnn_resnet50_fpn（2）ssd300_vgg16（3）ssdlite320_mobilenet_v3_large（
一、整体流程1. 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download2. 数据集展示 案例主要流程：第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。第三步：用可训练参数的多层替换分类层。第四步：在训练集上训练分
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2023-11-26 19:58:30
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在实际项目中，对于一个神经网络我们一般不会完全从零开始训练一个神经络，而是采用一些预训练模型作为我们网络的初始参数，甚至直接拿过来作为主干网络，然后经过fine-tuning即可完成对我们网络的训练。而对网络的fine-tuning大致分为三种：第一种：预训练模型的参数比较适合我们的数据集，我们只需要对新添加的网络层进行训练即可；这时候可以通过pytorch将预训练模型的梯度冻结，训练过程中不在向
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2024-03-26 17:06:11
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预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet，用一张图片去预测其类别。1. 下载资源这里随意从网上下载一张狗的图片。类别标签IMAGENET1000 从 复制到一个空的txt里，去掉最外面的{}即可。 2. 使用TorchVision加载预训练模型Res
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.08883.pdf本论文是何凯明大神的一篇论文，主要是讨论了Imagenet预训练和随机初始化参数之间的区别。论文摘要：作者在COCO数据集上进行实例分割和检测测试，发现预训练+微调的效果和随机初始化的效果接近。并且随机初始化的网络训练有很强的的鲁邦性特别是在：1.使用10%的训练集 2.更深更复杂的网络结构中  
文章目录一、概述二、代码编写1. 数据处理2. 准备配置文件3. 自定义DataSet和DataLoader4. 构建模型5. 训练模型6. 编写预测模块三、效果展示四、源码地址 一、概述?本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构：核心步骤：数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader
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2024-01-29 00:53:09
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ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论：在目标领域的数据集上继续预训练(DAPT)可以提升效果；目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练语料越
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2024-06-14 21:55:43
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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
1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度
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2024-06-10 07:10:09
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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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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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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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上次给大家讲解利用Mtcnn+MobileNet整体实现口罩识别的原理和训练，Mtcnn用于实现人脸检测，而MobileNet用于在检测到人脸之后判断是否佩戴口罩，这期给大奖详细讲解MobileNet模型的原理结构和训练过程，文末获取源代码，上次忘记了  
预训练模型下载链接：https://pan.baidu.com/s/1XCweY6GLt0HmPlrzXcjVTg 提取码：nakj 将预训练模型文件夹解压后放在.root/data/下。根据以上两个链接（包括其中的QAQ），可完成自己数据集的训练，但在测试时，出现了找不到.xml文件错误，如下图，通过查找出错文件（pascal_voc.py）和代码行(289)
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2024-03-21 18:53:01
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在进行深度学习模型开发时，下载和使用 PyTorch 的 ResNet50 预训练权重是一个常见的需求。本文将记录如何解决这个问题的过程，并提供详细的迁移指南、版本对比、兼容性处理等信息。
### 版本对比
在对 ResNet50 进行版本对比时，我们可以按时间线来观察特性差异：
时间轴如下所示：
```
2015: ResNet论文发布
2016: PyTorch 0.1发布，初步支持R
本篇开启bert源码讲解系列，从bert模型的基础开始讲起，结合HuggingFace出品的 pytorch源码逐步分析，有些图片来自于网络，有冒犯的，麻烦告知下~一、bert介绍BERT，全称是 Bidirectional Encoder Representation from Transformers，基于语义理解的深度双向预训练Transformer， 重点在于以下5点，（nlp
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2024-07-15 19:32:26
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想复现Oriented R-CNN的代码并做一些改动，下载下来发现是使用的mmdetection框架，于是边学习记录一些遇到的问题。1、训练步骤（1）在configs中选自己想要用的模型，可以直接修改，我习惯新建一个.py文件，将model、dataset等config文件全部复制过来，方便改动，即开头的_base_中所有文件都拷贝到新.py中。（2）修改后命令行内运行python tools/t
