1、Data Augmentation:数据增强操作可以看做是一种正则化方法，防止过拟合。v4数据增强 创新使用了图像遮挡–Random Erase随机删除一个矩形区域通过均值填充。Cutout随机删除一个矩形区域通过0填充。Mixup两张图像每个位置像素按照一定比例进行叠加，label根据像素叠加比例进行分配。cutmix随机删除一个矩形区域，并通过另一张图像同一位置像素值填充，label根据像
有几点更新： 1. 看到一篇 blog 对检测做了一个总结、收集，强烈推荐： Object Detection 2. 还有，今天在微博上看到 VOC2012 的榜单又被刷新了，微博原地址为：这里，如下图：
3. 目前 voc 2012 的榜单 如下： 做目标检测这块的多关注哦～Abstract这篇文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了 SSD 物
作者 | 中二青年 整理 | NewBeeNLP1. 碎碎念大概是两年前，跟百度的nlp组，参与合作过Ernie在对话系统上的应用。问题其实很多，模型训练慢，一个月迭代一次很正常（现在做业务，两周就要有一轮迭代），显卡内存动不动就给爆了。最后在业务上，效果提升也不明显。一方面是个人技术菜，没利用好。另一方面，线上的lstm模型，已经喂了几百万/千万
训练这里提供一个简单的利用tensorflow训练的例子。模型调用keras的mobilenetv2 api，去掉其顶层，使用其特征提取部分，然后重新设定顶层部分。选择使用预训练权重可以降低我们的训练难度。 有一个比较细节的地方是，这里将归一化直接集成在网络上，这样的好处是：一方面不需要在art上进行设定，另一方面，在制作数据集时也不用进行归一化的预处理（如果忘了归一化会导致模型不收敛，预训练权重
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2024-09-21 10:53:46
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Linux Pytorch ResNet-18 cifar10 实践报告硬件资源环境版本实验方法基本参数设置实验结果结果分析1. ResNet-v1 VS ResNet-v22. ResNet-v2 VS ResNet-v2+TrivialAugment3. MixUp vs CutMix vs TrivialAugment 硬件资源cpu： Intel(R) Core(TM) i5-7500
前言在前面几篇文章中详细介绍了MXNet的一些特点以及入门基础知识，本篇文章主要介绍如何使用MXNet来训练模型、加载模型进行预测、预训练模型以及MXNet中GPU使用的相关知识。 在介绍训练模型之前，先介绍MXNet如何使用GPU，因为后面训练模型需要利用GPU来加速训练。MXNet的GPU使用在训练神经网络的时候，为了获取一个效果比较好的模型通常都需要上万级，甚至上亿级的数据量，所以这需要强大
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2024-10-09 16:52:08
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随机初始化参数的模型其训练结果不比预训练模型差（使用了合适的normalization），唯一的不同是增加了训练迭代次数。随机初始化训练具有很好的鲁棒性，甚至在以下情况仍然成立：仅适用10%训练数据用于更深和更宽的模型用于多任务和多指标结论随机初始化的模型在训练一段时间后就要赶上预训练模型，其时间=预训练模型训练时间+微调时间。预训练模型不能提供更好的正则化，当训练数据较少时，发现必须选择新的超参
训练DETR一、数据准备二、配置DETR三、绘图四、推理五、一些小bug1.取整问题2.num_class的设置问题3.Encoder的输入为什么要把特征图的维度进行变换 (bs, c, hw) -> (hw, bs, c)？References一、数据准备DETR用的是COCO格式的数据集。如果要用DETR训练自己的数据集，直接利用Labelimg标注成COCO格式。 1.如果是VOC数据
在pytorch中提供了很多预训练好的模型，以分类为例，基本上都是用ImageNet数据集来训练的，分为1000类。但是很多时候我们要实现的分类项目可能并没有这么简单，比如我们可能并不仅仅只是实现单分类，可能想实现双分类或者是多分类，这个时候就需要对模型进行一定的修改修改的同时还希望该修改后的模型中与预训练模型相同的部分仍能够使用预训练的参数来初始化，这时候应该怎么做？ 1.单分类这是最
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2024-06-15 08:34:34
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keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件，其他可用的模型还有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV3 4个。VGG19在keras中的定义：def VGG19(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
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2024-05-30 22:55:25
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what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
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2024-07-03 22:00:23
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解释说明：目前很多主流的网络模型主要包含backbone+其他结构(分类，回归)，那么如何在训练自己的网络模型时使用别人已经训练好的网络模型权重呢？？本文以Resnet50为例，构建一个基于resnet50的网络模型预训练过程。1. Torchvision中封装的主流网络模型torchvision中封装了Resnet系列、vgg系列、inception系列等网络模型，切内部给出了每个网络模型预训练
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2024-01-31 11:45:35
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基于YOLOv5的王者荣耀目标检测2-训练模型一、前言二、正文1、准备工作1.1、克隆项目代码1.2、配置环境1.2.1、在终端（terminal）中输入以下命令，安装所需的依赖1.2.2、环境安装完成之后，运行detect.py进行推理（==这一步也可以直接跳过==）1.2.3、获取预训练权重1.2.4、将数据集放入项目中2、修改配置文件3、训练模型 一、前言上一篇博客：基于YOLOv5的王者
MMDetection中模型大多给予coco数据集进行训练。coco数据集包含80种物体。如果我们希望模型检测到其它新类型的物体，就需要使用自定义数据集来训练模型。MMDetection支持使用自定义模型训练监测模型。 训练新模型通常有三个步骤：支持新数据集修改配置文件训练模型MMDetection有三种来支持新数据集：将数据集整理为coco格式将数据集整理为中间格式直接实现新数据集的支持这里将使
前面的文章介绍了如何安装caffe并切换到ssd分支，如何添加对ReLU6的支持，以及如何安装和使用MobileNetV2-SSDLite。这篇文章开始介绍如何利用自己的数据集训练MobileNetV2-SSDLite。这篇文章主要参考了caffe-SSD配置及用caffe-MobileNet-SSD训练自己的数据集，并作了一些修改。数据集准备 首先我们需要有图片以及与之对应的xml文件，并存放
YOLOv5 的预训练权重是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了 Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，前提是数据集足够大且标记良好。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前先使用所有默
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2024-03-19 13:02:06
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前言长期做预训练的小伙伴，可以关注一下这个技术点即adapter，最近关于这方面的工作还挺多的，其是这样一个背景：在不遗忘以前学到知识前提下，怎么向大模型中持续性注入知识。今天就给大家带来两篇最新的相关工作，开拓一下思路～，感兴趣的小伙伴可以去查更多相关的paper。当然了该想法也不是特别新鲜，之前已经有很多类似的想法工作了，所以大家在看的时候一方面是学习一下其设计的思路，另一方面更重要的是学习其
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2024-08-20 10:39:03
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论文作者 | Barret Zoph，Golnaz Ghiasi ，Tsung-Yi Lin 等 编译 | 吴少杰 编辑 | 蔡芳芳 在计算机视觉领域，预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期，谷歌大脑团队(Google Brain)通过实验证实，自我训练对分类和目标检测等下游任务，效果有很大提升。本文是 AI 前线第 111 篇论文导读，我们将对这项研究工作进行详细解读。
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2024-05-22 22:49:47
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使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.
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2024-04-14 13:57:28
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对比学习中，预训练与微调？1.对比学习如何利用ImageNet进行预训练的？对比学习通常利用ImageNet数据集进行预训练。具体来说，如下所示：创建一个大规模的模型： 通常使用卷积神经网络（CNN）架构。定义对比任务： 例如图像对称性判别，图像相似度评估等。准备训练数据： 选择ImageNet数据集中的一些样本作为对比任务的训练数据。训练模型： 利用损失函数，训练模型来解决对比任务。使用预训练权
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2024-05-06 22:14:59
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