作者：David Page导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，这是第八篇，给大家总结了一大波的技巧，这些技巧同样可以用到提升准确率上。在本系列的最后一篇文章中，我们绕了一圈，加快了我们的单gpu训练，与多gpu竞争。我们推出了一系列标准和不太标准的技巧，通过增加测试时间将训练时间缩短到34秒或26秒。到目前为止我们已经占领的地盘包括，超参数调优，权值衰减，batch n
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
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
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
文章目录0. 前言1. 预训练介绍1.1 预训练模型是什么？1.2 预训练的好处是什么？1.3 PyTorch库封装的模型及预训练权重2. hymenoptera数据集3. 加载预训练的AlexNet模型4. 修改模型以适应新的任务5. 训练模型6. 结果解析6.1 训练过程6.2 使用验证组数据验证模型精度7. 完整代码7.2 训练组代码7.1 验证组代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本
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
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2024-04-08 10:25:24
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Caffe2教程实例，加载预训练模型概述本教程使用模型库中的预训练模型squeezenet 里分类我们自己的图片。我们需要提供要分类图片的路径或者URL信息作为输入。了解ImageNet对象代码可以帮助我们来验证我们的结果。对象代码只是训练过程中的整型数字标签来标识不同的分类，比如985标识daisy分类。注意，我们在这里使用squeezenet ，本教程也对运行预训练模型提供通用方法。如果是从图
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2024-04-16 12:31:00
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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
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2024-06-10 07:10:09
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作者：Ayoosh Kathuria编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止，我们使用单个V100的GPU，可以在79s内训练得到94%的准确率。里面有各种各样的trick和相关的解释，非常好。我们研究了mini-batch对训练的影响，并使用更大的minibatch来减少训练时间到256秒。这里，我们研究了minibatch的
预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet，用一张图片去预测其类别。1. 下载资源这里随意从网上下载一张狗的图片。类别标签IMAGENET1000 从 复制到一个空的txt里，去掉最外面的{}即可。 2. 使用TorchVision加载预训练模型Res
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
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2024-03-26 17:06:11
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使用预训练的网络进行迁移学习预训练模型与迁移学习 Pre-trained models and transfer learning训练卷积神经网络可能需要大量时间，而且需要大量数据。然而，许多时间都花在了学习网络用于从图像中提取模式的最佳低级滤波器上。一个自然的问题是 - 我们是否可以使用一个在一个数据集上训练过的神经网络，将其适应于对不同图像进行分类而无需完全训练过程？这种方法被称为迁移学习(t
文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdRes2Net原论文：
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2024-09-01 17:11:44
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轻量级网络(一)：MobileNet V1，V2, V3系列 文章目录轻量级网络(一)：MobileNet V1，V2, V3系列MobileNet V1卷积计算量标准卷积深度可分卷积模型瘦身宽度倍增器分辨率倍增器MobileNet V2Bottleneck residual block模型架构MobileNet V3MobileNet V1,V2,V3对比参考 在实际应用中，不仅要关注模型的精
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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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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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
5. 使用PyTorch预先训练的网络执行目标检测PyTorch是什么？使用PyTorch训练第一个神经网络使用PyTorch训练第一个卷积神经网络使用预训练网络进行PyTorch图像分类使用预训练网络进行PyTorch目标检测（今天的博客）这篇博客将介绍如何使用PyTorch预训练的网络执行目标检测，这些网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括使用ResNet的更快R-CNN、使用Mobile
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2024-05-02 22:40:20
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一、整体流程1. 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download2. 数据集展示 案例主要流程：第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。第三步：用可训练参数的多层替换分类层。第四步：在训练集上训练分
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2023-11-26 19:58:30
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