torchvision中提供了通过Resnet + FPN的方式构建基础网络，这里以resnet50为例实现基础网络的构建。目录BackboneWithFPNIntermediateLayerGetterFeaturePyramidNetworkBackboneWithFPN类BackboneWithFPN的在backbon_utils.py中，功能是给骨干网络加上FPN，定义如下：class B
ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet34层模型的结构简图：ResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差结构）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网
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2024-05-26 13:59:26
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残差网络残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。 ResNet可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域具开创性的工作,有效的解决了随着网络的加深
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2024-03-08 22:11:53
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过拟合现象学习器把训练样本学习的太好，很可能把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，导致泛化性能下降，这种现象叫做过拟合。有很多因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由于学习能力过于强大，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。深度学习模型的数据量少而参数较多时，会发生过拟合，如下图 怎样减小过拟合？1.重新清洗数据，导致过拟合的原因也有可能是数据不纯2.
SSD简介SSD（Single Shot MultiBox Detector）是深度学习领域一种新型的目标检测算法。在过去的几次国际比赛中，SSD在速度和准确性方面均取得优异成绩，与其他检测算法一度拉开很大差距。SSD的算法流程大体可以概括为产生候选区域、框选、判断、过滤几个步骤。其中，产生候选区域、框选和过滤的算法是固定的，而针对给定的候选区域，判断区域中的图像是否是待检测目标，需要使用不同的模
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksAbstract我们提出了一个简单的、高度模块化的图像分类网络架构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑结构的转换（transformations）。我们的简单的设计得到一个均匀的多分支结构,只有设置了少数的超参数。这种策略使一个新的
在讨论度量空间的稠密性的时候，涉及到一些概念，下面我们逐一进行讨论一下，以区分不同，方便理解和记忆。(一)稠密：设R是度量空间，A及E是R中的点集。如果E中的任何一点的任何环境都含有集A中的点，就称A在E中稠密。教材里面好像也称呼A为稠密子集。仔细推敲这个概念，需要特别注意的是A和E都是一个度量空间的点集，而且它们之间可能不相交，也可能不相交，另外就是特别注意两个任何，也就是E中的任何一点的任何环
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
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2024-05-14 09:03:10
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何凯明等人在2015年的”Deep Residual Learning for Image Recognition”这篇论文中提出了Resnet网络架构，是CNN图像领域一个重要的里程碑，后续多年直至如今在图像分类领域仍然有超过半数的网络使用着Resnet或其变种。Resnet提出了一种残差块结构，解决了在深度神经网络中由于梯度消失或梯度爆炸导致的网络难以训练的问题，以及更深的层次反而导致网络性能
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2024-04-12 08:42:03
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R329是矽速科技开发的强大的AI功能,今天尝试下在上面部署分类网络resnet18. 模型量化的代码及数据我都放在了github模型下载onnx模型是有个一个model zoo的,其中resnet18的下载地址为:链接启动容器docker 容器里面包含了转换模型的依赖项， 只要bash里运行以下命令即可。docker run --gpus all -it --rm \
-e DI
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2024-05-31 10:40:24
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前 言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接
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2024-06-20 17:15:23
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文章目录Faster Rcnn逐行debug，深入理解原理检测效果predict.pyfrcnn.py初始化utils.py函数：get_classesfrcnn.py函数：generatenets/frcnn.pyFasterRCNN构建resnet50ResNetBottleneckResnetresnet50FasterRCNNRegionProposalNetworkgenerate_a
Reference:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56961832https://zhuanlan.zhihu.com/p/54289848源码：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 当网络足够深时，仅仅在后面继续堆叠更多层会带来很多问题：第一个问题
写在前面这篇文章严格来说并不是译文，并不是逐字进行了翻译。想看英文原文戳这里，是Ruder的一篇博客，这里阅读以后做个搬运工。具体方法有解耦权重衰减、修改指数移动平均、使用退火方案微调学习率、热重启方案，以及后续提出的学习优化以及对于优化的理解。总的来说，针对当前优化方法的两大分支都有了不同的改进。 可以发现，基于当前大多非凸优化的背景，新提出的方法具有通用性。解耦权重衰减、退火方案、热重启在S
作者 | 椿楸 编辑 | 汽车人它最初是，但现在不是回答这个题需要解决三个问题：ResNet 解决了什么问题怎么解决的它带来了什么一、ResNet解决了什么问题？ 其实看resnet原文的话很明确，在introduction部分就解释清楚了，bn有效解决了梯度消失的问题，但是没有解决网络退化的问题。resnet的提出是用来解决网络退化问题的，也
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2024-08-21 10:54:30
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MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后网络的状态，然后多次迭代出整个网络的运行结果（数据预处理、权重初始化、正向计算、loss 计算、反向梯度计算和
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2024-04-07 22:51:52
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部署一.部署前端1.1 安装Nginx和node.js三级目录二.部署后端2.1 连接mysql一.部署前端1.1 安装Nginx和node.js先用xshell连到远程服务器上 新建会话，输入远程地址 点击登录提示符，输入用户名密码 点确定后还会有弹窗点击接受，再次输入用户名和密码连接成功了。 切换目录cd /usr/local下载node.jswget http://nodejs.org/di
快速运行攻略（MindX SDK环境已经部署完毕情况下）：1、获取模型文件（1）resnet50_pytorch_1.3.onnx文件存放到 image_resnet50/data/models/resnet50 目录下2、模型文件转换（1）image_resnet50/data/models/resnet50目录下执行模型转换，根据芯片类型，执行atc_310.sh 或 atc_310P3.sh
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2024-07-22 14:02:22
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作者 / 杨鲤萍，编译 / 昱良最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。LVIS 数据集概述我们的目标就是通过设计和收集 LVIS，一个用于大规模词汇量对实例分割研究基准数据集来实现这一新的研究方向，并在最终完成 164k 大小的包含 1000 类物体的约 200
机器学习32:对Resnet几个问题的理解 Resnet对传统网络的改进：加入Shortcut连接，改善了深层网络的网络退化问题，使网络模型可以训练到很深层等已经是老生常谈了，也训练过Resnet模型有效地分类了Cifar数据集，但是对于Resnet始终存有几个疑问。  
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2024-05-26 22:14:51
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