GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的误分
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2024-07-22 19:05:59
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# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
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本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。目录一、环境准备二、准备数据三、数据解析及图片预处理四、模型定义五、模型训练六、模型预测最后：完整代码 一、环境准备我使用了TensorFlow的model库中的slim模块，路径：https://github.com/tensorflow/models/tree
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2024-06-17 20:32:55
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 17:12:12 2018这是用keras搭建的vgg16网络这是很经典的cnn,在图像和时间序列分析方面有很多的应用@author: lg"""#################import kerasfrom keras.datasets import c
原创
2023-01-13 05:58:27
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### VGG16模型源码解析
VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，它由Oxford的Visual Geometry Group开发。VGG16在ImageNet数据集上取得了很好的性能，因此成为了许多计算机视觉任务的首选模型之一。在本文中，我们将深入探讨VGG16的PyTorch源码，并对其进行详细解析。
#### VGG16网络结构
VGG16网络结构非常简单，由13个卷积层和3
原创
2024-06-23 04:06:53
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# PyTorch VGG16预测教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“PyTorch VGG16预测”的整体流程。下表展示了实现该任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4 | 进
原创
2024-07-07 04:33:39
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8款惊艳的名牌概念手机，让市面流行的Iphone黯然失色 [22P]1、 Windows 概念手机 设计师 Seunghan Song 的 Windows 概念手机设想了一种能从手机上看到你目前天气的手机，当然，这并不是传统的天气预报的功能，而是如同你从房间的窗户看外面的样子。在晴天，该手机的玻璃显示界面会显得干净而清新，在下雨或者下雪天则会变得潮湿而模糊。如果你想要发送短信或者打一通
前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这些问题的），并使用keras的两种定义模型的方式Sequential()和Functional式模型实现一遍（加深对模型理解的同时熟悉keras的使用）
lecture 6：VGG13、16、19目录 lecture 6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的 Multi-Scale方法5、VGG应用 1、VGG结构 LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征 AlexNet用9*9、11*11的滤波器 VGG 巨大的进展是通过依次采用多个 3×3 卷积，模仿出更大的感受野（r
# 如何使用 PyTorch 下载 VGG16
VGG16 是一种流行的深度学习模型，广泛用于计算机视觉任务。在 PyTorch 中，我们可以方便地下载和使用 VGG16 模型。本文将介绍如何实现这个过程，适合刚入行的开发者，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是使用 PyTorch 下载 VGG16 的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
简介本节主要是介绍我怎么用上一节实现的UNet进行训练，一共分成3部分进行说明。需要强调的是，本节中的数据集以及很多模型训练想法都是来自【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割，我主要的工作就是将keras的代码用pytorch进行了实现。在上面的链接里，该作者对他们设计模型以及数据处理进行了较为详细的介绍。刚开始我自己用pytorch实现了训练的模型，但是感觉并不是很好，主要
pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle到底shuffle了什么。 一、本文所关注的内容本文主要聚焦以下几个问题：pytorch的Dataloader中设置shuffle=True的时候究竟打乱的是什么在构建时序数据的时候，可
一、基于tensorflow的vgg16：识别猫狗数据集1 import os, shutil
2 current_dir = (r"E:\人工智能\猫狗数据集\dogs-vs-cats") # 当前目录
3 current_dir[0]
4 base_dir = current_dir[0] + ':/人工智能/cats_dogs_small'
5 os.mkdir(base_dir)
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2024-03-29 12:32:30
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# 如何实现 PyTorch 中 VGG16 预训练模型
在深度学习中，预训练模型是指在大规模数据集（如 ImageNet）上进行训练的模型，这些模型可以用来实现更高效的迁移学习。在 PyTorch 中，VGG16 是一个广泛使用的预训练模型。本文将详细介绍如何加载和使用 PyTorch 中的 VGG16 预训练模型，为你提供从基础到实现的完整指南。
## 任务流程
首先，我们列出实现 VG
为什么需要FCN？ 分类网络通常会在最后连接几层全连接层，它会将原来二维的矩阵（图片）压扁成一维的，从而丢失了空间信息，最后训练输出一个标量，这就是我们的分类标签。 而图像语义分割的输出需要是个分割图，且不论尺寸大小，但是至少是二维的。所以，流行的做法是丢弃全连接层，换上全卷积层，而这就是全卷积网络了。具体定义请参看论文：《Fully Convolutional Networks for
图中绿色部分即指明了VGG16所采用的结构。我们针对VGG16进行具体分析发现，VGG共包含：13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC-XXXX表示5个池化层（Pool layer）,分别用maxpool表示其中，卷积层和全连接层具有权重系数，因此也被称为权重层，总数目为1
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2024-07-22 15:45:58
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目标检测基础（NMS）什么是非最大值抑制非最大值抑制是一种主要用于目标检测的技术，旨在从一组重叠框中选择最佳边界框。在下图中，非最大值抑制的目的是删除黄色和蓝色框，这样我们只剩下绿色框作为最终的预测结果。计算NMS的步骤为了了解什么是boundingbox，以及IOU的含义，我在前篇发表了关于IOU的文章。前篇文章中描述的术语将在本文中继续介绍。我们首先描述NMS在这个特定示例中的工作过程，然后解
前言大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。注意事项：你的图片长宽可以不相等，设置好image_height和image_width即可。 如果图片大小不相等，可以使用change_size.p
一.简历文本标注数据的准备目标：把原始数据集转换为PaddleNLP支持的文本/文档抽取标注格式，为后续的模型微调做好准备。工具：Label Studio使用手册：applications/information_extraction/label_studio_text.md · PaddlePaddle/PaddleNLP - Gitee.comhttps://gitee.com/paddlep
# 实现 VGG16 PyTorch 预训练
## 介绍
在计算机视觉和深度学习领域，VGG16 是一种非常经典的卷积神经网络模型，由 Simonyan 和 Zisserman 在 2014 年提出。它在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能，并广泛用于图像分类、目标检测和图像生成等任务中。
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，具有易用性和灵活性。在 PyTorch 中，我们可
原创
2023-10-05 15:43:47
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