之前跑的卷积网络都是10层左右的，层数再深训练速度慢且网络模型不好搭建，终于有时间看resnet了。一.关于resnetPlainNet结构主要基于VGG修改而得到，ResNet结构主要结构与PlainNet一致，只是多了许多 shortCut连接,可以发现，通过shortcut，整个ResNet就可以看成是许多个residual block堆叠而成。
转载
2024-03-15 11:15:03
118阅读
Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet
转载
2024-05-06 21:58:19
89阅读
第一章 MATLAB基础知识等差 Var = start_val : step : end_valn个等差 var = linspace(start_val,stop_val,n)等比 var = logspace(start_val,stop_val,n)reshap?A = zeros(3,2)B = ones(2,4)C = eye(4)D = magic(5)E randn(1,2)F =
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
地理现象和地理要素的表达通常是多尺度的，尺度表示了地物的综合程度和位置精度，衡量尺度的概念一般用分辨率或比例尺。 在GIS中所提到的 分辨率，也称地面分辨率（Ground Resolution）或空间分辨率（Spatial Resolution），表示一个像素（pixel）代表的地面实际距离。 以谷歌地图为例：在缩放级别为 1 时，图片大小为4个 256*256 
Abstract人们通常是在固定的计算资源下设计CNN，更多的计算资源也就意味着更高的准确率。本文系统地研究了模型的缩放，提出仔细地平衡网络的深度、宽度和图像分辨率可以得到更优的性能。基于此发现，作者提出了一个新的缩放方法，通过一个简单而有效的复合系数来统一地缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。作者证明该方法对 MobileNets 和 ResNet 的缩放是有效的。更进一步，作者使用神经结构搜索方
转载
2024-06-14 22:43:03
173阅读
ResNet学习起因我们在很深的神经网络之后，效果会变差！所以深一点的网络并不一定比浅得好因为到了后期，网
原创
2022-12-26 19:30:39
107阅读
object detection API训练参数适应自建数据集之调整image_resizer{}输入图像尺寸大小及问题解决背景研究项目中需要对SSD_MobilNet_v2模型训练的自己的数据集用来做目标检测，方便后期将实时检测模型迁移到Android手机中，前期的几次训练训练效果一直不好，精度和损失结果都很差，想到可能是原始采集的图像分辨率比较高，3680* 2760，但ssd-mobilen
转载
2024-10-21 11:02:12
77阅读
译者语：最近在老影片复原中常用到的超分辨率算法摘要 Abstract超分辨率生成对抗网络（SR GAN）[1]是一项开创性的工作，它能够在单图像超分辨率任务中生成逼真的纹理。然而，虚幻的细节通常伴随着令人不快的伪影。 为了进一步提高视觉质量，我们深入研究了SRGAN 网络架构，对抗性损失和感知损失这三个关键组成部分，并对其中每一项都进行了改进，产生了一个增强型SRGAN（ESRGAN）。 特别需要
原文链接：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13951578.html valid = torch.Tensor(imgs.size(0), 1).fill_(1.0).to(device) # 真实标签，都是1fake = torch.Tensor(imgs. ...
转载
2021-10-04 10:51:00
160阅读
2评论
# 如何实现 Android 原始渲染分辨率
在 Android 开发中，处理原始渲染分辨率是非常重要的一环，尤其是当你想要实现精细的图形效果时。本文将指导你如何做到这一点，下面我将提供一个详细的步骤流程，以及相应的代码示例。
## 步骤流程
以下是实现 Android 原始渲染分辨率的流程概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
学习率设置在超参数中，parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', hel
原创
2023-05-18 17:18:25
1146阅读
目录1 前言2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上训练策略对比2.1 汇总表2.2 ResNet baseline 训练技巧详情2.3 TIMM 训练技巧详情2.4 TorchVison 训练技巧详情3 高性能预训练模型在目标检测任务上的表现3.1 仅替换预训练权重下表现3.2 ResNet baseline 预训练模型参数调优实验3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验3.4
Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇论文已很有名参考了大家阅读后的看法http://www.jianshu.com/p/e58437f39f65，也想聊聊自己阅读后的理解 网络深度是影响深度卷积神经网络性能的一大因素，但是研究者发现当网络不断加深时，训练的结果并不好。这
转载
2024-03-06 05:27:33
222阅读
resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
转载
2024-04-03 15:48:42
99阅读
1.首先电脑要安装linux，nvidia，cuda，cudnn，opencv，caffe2.prototxt网络结构可视化网站3.比较好的博客：https://.cnblogs.com/denny402/p/5137534.html4.ResNet50的具体结构以下为安装过程，摘自博客：://.cnblogs.com/denny402/p/5067265.ht...
原创
2022-02-03 11:30:17
119阅读
1.首先电脑要安装linux，nvidia，cuda，cudnn，opencv，caffe2.prototxt网络结构可视化网站3.比较好的博客：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5137534.html4.ResNet50的具体结构以下为安装过程，摘自博客：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5067265.ht...
原创
2021-07-09 15:13:43
224阅读
1 简介高分辨率的影像能更详细地表示景物的细节信息,在诸多领域 (如计算机视觉、遥感、医学等 )有着广泛的应用。目前,高分辨率影像主要通过改进高精度的光 学 器 件 及 传 感 器 等 硬 件 设 备 来 获 得。然而,高精度硬件设备代价昂贵,人们往往希望在付出较低经济代价的前提下获得较高分辨率的影像。另外,由于传感器散粒噪声的影响,通过改进硬件设备性能的途径 并 不 能 无
在计算机视觉方面，实现最先进性能的大型模型与实际应用中简单的模型之间的差距越来越大。在本文中，将解决这个问题，并显著地弥补这2种模型之间的差距。在实证研究中，作者的目标不是一定要提出一种新的方法，而是努力确定一种稳健和有效的配置方案，使最先进的大模型在实践中能够得到应用。本文证明了在正确使用的情况下，知识蒸馏可以在不影响大模型性能的情况下减小它们的规模。作者还发现有某些隐式的设计选择可能会极大地影
转载
2024-06-29 07:35:07
287阅读
resnet18、resnet50网络结构来源：https://www.jianshu.com/p/085f4c8256f1resnet18剪枝策略： 1.只剪basicblock的bn1相关层通道 2.同时剪basicblock的bn1和bn2相关层通道，其中bn2剪枝需要注意上下层通道一致性resnet50剪枝策略： 1.只剪bottleneck的bn1和bn2相关层的通道 2.同时剪bott
转载
2024-06-03 11:10:08
572阅读
