1. GoogleNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.4842 一般来说，提升网络性能最直接的方法就是增加网络深度和宽度，也就意味着网络存在大量的参数，但是大量的参数量会增加过拟合的可能性，而且会大大增加计算量。 文章认为解决上述问题的根本方法就是将全连接甚至是一般的卷积层转化为稀疏连接，有关研究表明臃肿的稀疏网络可能被不失性能的转化。 现在的目标就是有没有一种方
本章使用tensorflow训练resnet50，使用手写数字图片作为数据集。数据集：代码工程：1.train.pyimport argparse
import cv2
import tensorflow as tf
# from create_model import resnet_v2_50
from create_model import resnet_v2_50
import numpy
任务： 识别猫咪。目录1. 直接使用1.1 获取预训练权重 1.2 libtorch直接使用pt权重2. 间接使用2.1 BasicBlock2.2 实现ResNet2.3 BottleNeck1. 直接使用1.1 获取预训练权重比如直接使用Pytorch版的预训练权重。先把权重保存下来，并打印分类类别（方便后面对比）import torch
import torchvision.mod
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
目录一、从网络上下载或者自己找到的图片中裁剪挑选出合适的图片。二、在negdata和posdata文件夹准备好之后，使用命令提示符（win + r），输入cmd，把位置切换到posdata文件夹的位置。三、找到自己下载的OpenCV文件夹，打开opencv,打开build，打开x64,打开vc14，打开bin文件夹。四、打开cmd，在该文件目录下输入“ opencv_createsamp
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
文章目录网络结构一致网络定义及读入预训练模型网络结构的匹配与模型参数载入网络结构不一致Reference 网络结构一致这里模型使用Pytorch提供的ResNet50作为backbone，预训练模型的backbone也为ResNet50。网络定义及读入预训练模型利用pytorch提供的网络定义模型的backbone，设置不读取pytorch官方提供的ImagNet预训练模型，然后根据自己的任务设
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
目录引言基于PaddleOCR推理阶段代码对应Backbone + FPN部分四个分支部分Loss部分后处理部分总结参考资料 引言这是端对端文本检测和识别论文阅读第二篇，也是目前整个方向中最好的算法，出自百度之手，并且已经开源集成到PaddleOCR中同时PaddleOCR中对该算法也有一些简单的介绍，详细可以参考PaddleOCR-PGNet
本文主要对文中各个模块做简单介绍并给出相对应的Pa
提升网站权重的几个方法
1、选择一个好的域名这里选择的域名并没有从建立品牌的角度来讲，而是指我们在选择域名的时候，首先要查看域名以前是否被注册过，或者之前是否有被K过的记录。如果没有被K过，那么就可以检查域名的历史情况，一般而言，越老的域名在搜索引擎中积累的权重越高。选择这样的域名注册，给我们带来的直接好处就是网站收录很快。当然搜索引擎还是要
2. ResNet#ResNet网络ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，其网络中的亮点为1. 提出residual结构（残差结构）2.可以搭建超深的网络结构(突破1000层)3.用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout) 在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是通过将一系列卷积层与下采样层进行堆叠得到的。但是当堆叠到一定网络深度时，就会出现两个问题
1.MobileNetv1网络详解传统卷积神经网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比于传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32）网络的创新点： (1)Depthwise Coinvolution(大大减少运算量和参数数量) (2)增加超参数α、β(1)Depthwise Coinvol
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
在本文中，你将学习到以下内容：TensorFlow中调用ResNet网络训练网络并保存模型加载模型预测结果
前言在深度学习中，随着网络深度的增加，模型优化会变得越来越困难，甚至会发生梯度爆炸，导致整个网络训练无法收敛。ResNet(Residual Networks)的提出解决了这个问题。在这里我们直接调用ResNet网络进行训练，讲解ResNet细节的文章有很多，这里找了一篇供参考
网上分析 resnet 的帖子和博客有很多，会有不一样的收获。 将underlying mapping H(x) , 表示为 F(x ) + x 的这种形式；但是使用加法的前提就是 F(x) 和 x 的 dimension 要是相同的，如果没有下采样层存在的话，我们单单使用卷积操作，是可以控制 padding的方式来达到 dimension 相同的效果的。 但是一个神
笨比（我）训练yolo在上一次配置好ubuntu端的rknn环境后，我们现在需要训练一个检测器，由于项目需要，我们选择YOLO数据集就更简单了，常见的数据集都可以，为了方便后续，选择：红外航拍人车检测数据集,光电红外开源平台下载数据集数据集结构如下：datasets
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来源 | 蚂蚁金服责编 | Carol一年一度在人工智能方向的顶级会议之一AAAI 2020于2月7日至12日在美国纽约举行，旨在汇集世界各地的人工智能理论和领域应用的最新成果。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》与《无语预训练的网络剪枝技术》做出的深度解读。让我们先来看看《基于可解释性通道选择的动态网络剪枝方法》。 基于可解释性通道选择的动态网络剪枝
科普知识NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A
1：卷积层多为3x3filter，相同output形状的层有相同个数滤波器，如果特征图变为一半大小，滤波器个数加倍（为了保存layer的时间复杂性）2：进一步增加shortcut做resnet时，输入输出不变时就简单的加shortcut，但是遇到维度增加（64->128,128->256）时有两种选择：多余的dimension都补0（好处是不增加参数），或者用以下公式的线性映射，（利用
目录概述细节残差连接残差学习恒等映射残差的优点ResNet解决网络退化的原因实现ResNet18paddle版pytorch版 概述本文提出一种残差连接的思想，使得我们能够训练更深的网络，并且借助深度网络的强大表征能力，处理各种视觉问题。也就是说，本文的重点是怎么训练一个更深的网络，那么为什么会有这个问题产生呢？首先，我们训练模型的过程就是参数不断更新的方式，参数更新通过的是梯度下降和反向传播的
