一：图片收集收集训练图片、测试图片调用摄像头获取图像 -> 肤色检测处理图像 -> 轮廓查找获取手势图片并保存import cv2 as cv
if __name__ == "__main__":
m_0 = 0 #剪刀
m_1 = 0 #石头
m_2 = 0 #布
m_3 = 0 #人脸（加个人脸标签用于避免将人脸错误识别）
flag
设备说明:本设备使用具有两个usart串口的stc12c5a60s2作为MCU主控，SNR3512作为语音识别模块，JQC80作为语音模块，esp8266作为联网模块。本设备可以实现非特定人声的语音识别，并且在识别之后进行自动联网获取目标城市的时间和未来七天的温度。在本装置中，可以在上电之后按下key1或者呼叫"小星，小星"启动SNR3512模块，之后呼叫"启动引擎"，开启联网。联网成功后自动播放
引言自从5月份第一期Mindspore两日集训营开始接触Mindspore以及通过第一期训练营拿到Modelarts昇腾平台公测资格，两个月来已经运行了Mindspore官方仓库中Modelzoo中的AlexNet、Resnet50、Lenet模型配合Cifar10数据集的代码运行。并且不断的调参观察不同参数下的运行结果的不同顺便也练一下调参能力。自从Mindspore0.3后发现Modelzoo
目标任务：将数据集中5类美食图片进行分类，每一类有1000张图片，共5000张。实验总结：刚开始设置训练集和验证集的比例为8:2，有些欠拟合，因此后来调整到了9:1；分别测试了原生的ResNet50、ResNet101、ResNet152和改进后的ResNet50、ResNet101，但最终在验证集上的最佳精度只能达到75%左右。改进后的ResNet101表现：训练集和验证集的精确度变化 
看过我之前ResNet18和ResNet34搭建的朋友可能想着可不可以把搭建18和34层的方法直接用在50层以上的ResNet的搭建中，我也尝试过。但是ResNet50以上的网络搭建不像是18到34层只要简单修改卷积单元数目就可以完成，ResNet50以上的三种网络都是一个样子，只是层数不同，所以完全可以将34到50层作为一个搭建分水岭。 加上我初学PyTorch和深度神经网络，对于采用Basic
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2023-09-13 11:44:07
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ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。这里谈谈我在完成第四课第二周作业《4.2 深度卷积网络模型》中《ResNets》部分所遇到的坑首先根据作业提示搭建ResNet50的网络模型，这个不复杂，根据提示一步一步做就可以完成了，晚上也有相当多的作业资料可以参考。训练时作业只要求epochs=2，为了提高精度，我设置了epochs=8，模型在训练
计算机视觉(Compute Vision，CV)给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
AI 正在如火如荼的进行着，忽然想弄个人脸识别来玩玩，网上找了很多资料，看了下顿时就懵逼了,不知道从何下手，怪不得别人，只能怪自己太low了...... 于是乎就找到了这个第三方 ArcFace，其中遇到的一些问题，总结一下: 1. 官网下载下来SDK,有三个文件夹各自解压开来 FT：人脸追踪 &n
本文主要针对ResNet-50对深度残差网络进行一个理解和分析 ResNet已经被广泛运用于各种特征提取应用中，当深度学习网络层数越深时，理论上表达能力会更强，但是CNN网络达到一定的深度后，再加深，分类性能不会提高，而是会导致网络收敛更缓慢，准确率也随着降低，即使把数据集增大，解决过拟合的问题，分类性能和准确度也不会提高。Kaiming大神等人发现残差网络能够解决这一问题。这里首先放上一张Res
这篇文章讲解的是使用Tensorflow实现残差网络resnet-50. 侧重点不在于理论部分，而是在于代码实现部分。在github上面已经有其他的开源实现，如果希望直接使用代码运行自己的数据，不建议使用本人的代码。但是如果希望学习resnet的代码实现思路，那么阅读本文将是一个不错的选择，因为本文的代码的思路是很清晰的。如果你刚刚阅读完resnet的那篇论文，非常建议你进一步学习如何使用代码实现
Tensorflow2.0 SSD网络分析 上图是SSD网络结构 前面是主干卷积部分（vgg16 也可以换成rest50 效果更佳） 后面是回归预测部分import tensorflow as tf
from core.models.resnet import ResNet50
from configuration import NUM_CLASSES, ASPECT_RATIOS
class
本文目的不在于让你学会各种大小数据的变化，而在于体会resnet执行的流程，大白话解说，读不懂的见谅！废话少说，直接上最重要的两个图片图：唱跳rap 用于和代码debug对照，接下来直接开始 内参数（瓶颈层，[3,4,6,3]对应唱跳rapx3x4x6x3，我个人理解为每个块内的遍历次数，分类数）从括号里外的顺序开始，先跳转到resnet类 i
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
