Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet
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2024-05-06 21:58:19
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是
数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依
# PyTorch读取CIFAR-10数据集的步骤详解
CIFAR-10是一个广泛使用的图像分类数据集，包含60,000张32x32象素的彩色图像，分为10个类别。对于刚入行的小白开发者，使用PyTorch读取CIFAR-10数据集是一个重要的学习过程。本文将逐步向你展示如何在PyTorch中读取CIFAR-10，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先，我们来看看实现的整体流程，如下表
原创
2024-09-22 04:12:59
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# PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集的实现指南
CIFAR-10 数据集是计算机视觉领域经典的基准数据集之一，包含 60,000 张 32x32 像素的彩色图像，分为 10 个类别。本文将指导你如何使用 PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集，并展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 PyTorch 读取 CIFAR-10 数据集的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch实现CIFAR-10：入门指南
CIFAR-10是一个常用的小型图像识别数据集，对于刚入行的开发者来说，使用PyTorch来实现CIFAR-10的分类是一个很好的练习。通过这个过程，你将了解网络的构建、训练以及测试的基本流程。以下是实现的步骤。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 03:19:19
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深度学习：CIFAR-10数据集简介CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集，图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。官网 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10数据集总数图片尺寸色彩类别数训练集测试集60000（张）32×3
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2024-05-11 21:26:19
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摘要前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是要从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，
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2023-09-26 11:08:02
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深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理 文章目录深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理一、下载安装包二、下载数据集三、读取数据集四、编写一个函数看看图像和landmark五、数据集类六、数据可视化七、数据变换1、Function_Rescale2、Function_RandomCrop3、Function_ToTensor八、组合转换九、迭代数据集 一、下载安装包packages:
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2023-10-14 20:43:44
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一、前述本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。二、代码import tensorflow as tfimport numpy as npimport mathimport timefrom tutorials.image.cifar10 import cifar10from tutorials.image.cifar10 import cifar10_in...
原创
2022-12-30 16:48:12
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终于开题，抓紧发文，然后放飞，来由就是想搞一篇论文，但是增加了某个东西之后吧，速度变慢了，所以导师提议加个这玩意看看能不能快点。论文题目：TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture代码：https://github.com/mrT23/TResNet包含三个变体，TResNet-M、TResNet-L 和 TResNet-XL，它们仅在
之前跑的卷积网络都是10层左右的，层数再深训练速度慢且网络模型不好搭建，终于有时间看resnet了。一.关于resnetPlainNet结构主要基于VGG修改而得到，ResNet结构主要结构与PlainNet一致，只是多了许多 shortCut连接,可以发现，通过shortcut，整个ResNet就可以看成是许多个residual block堆叠而成。
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2024-03-15 11:15:03
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第一章 MATLAB基础知识等差 Var = start_val : step : end_valn个等差 var = linspace(start_val,stop_val,n)等比 var = logspace(start_val,stop_val,n)reshap?A = zeros(3,2)B = ones(2,4)C = eye(4)D = magic(5)E randn(1,2)F =
一、YOLACT 论文：https://arxiv.org/abs/1904.02689 yolact 源代码：https://github.com/dbolya/yolact yolact、yolact++本文的主要贡献： YOLACT是2019年发表在ICCV上面的一个实时实例分割的模型，它主要是通过两个并行的子网络来实现实例分割的。 (1)Prediction Head分支生成各个ancho
Abstract人们通常是在固定的计算资源下设计CNN，更多的计算资源也就意味着更高的准确率。本文系统地研究了模型的缩放，提出仔细地平衡网络的深度、宽度和图像分辨率可以得到更优的性能。基于此发现，作者提出了一个新的缩放方法，通过一个简单而有效的复合系数来统一地缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。作者证明该方法对 MobileNets 和 ResNet 的缩放是有效的。更进一步，作者使用神经结构搜索方
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2024-06-14 22:43:03
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ZYNQ开发板上实施 基于卷积神经网络（CNN）或BP神经网络（MLP）的本地图像（minis和cifa10）识别
工程完整代码：包括Python网络训练，权值文件和测试文件导出，vivado，SDK，Vitis工程。
开发板适配两类:正点原子7020领航者v2或者赛灵思官方7020 zedboard。 资料转载自：http://popuk.cn/738840173305.htmlZYNQ
ResNet学习起因我们在很深的神经网络之后，效果会变差！所以深一点的网络并不一定比浅得好因为到了后期，网
原创
2022-12-26 19:30:39
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目录 数据加载（创建dataset对象）创建一个 DataLoader对象部分数据可视化 创建模型（two methods）没有使用GPU采用torchvision.models中的自带模型(resnet)自写模型循环DataLoader对象，将数据加载到模型中训练10epoch训练效果如下 数据加载（创建dataset对象）使用torchvi
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2024-03-18 15:03:24
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译者语：最近在老影片复原中常用到的超分辨率算法摘要 Abstract超分辨率生成对抗网络（SR GAN）[1]是一项开创性的工作，它能够在单图像超分辨率任务中生成逼真的纹理。然而，虚幻的细节通常伴随着令人不快的伪影。 为了进一步提高视觉质量，我们深入研究了SRGAN 网络架构，对抗性损失和感知损失这三个关键组成部分，并对其中每一项都进行了改进，产生了一个增强型SRGAN（ESRGAN）。 特别需要
object detection API训练参数适应自建数据集之调整image_resizer{}输入图像尺寸大小及问题解决背景研究项目中需要对SSD_MobilNet_v2模型训练的自己的数据集用来做目标检测，方便后期将实时检测模型迁移到Android手机中，前期的几次训练训练效果一直不好，精度和损失结果都很差，想到可能是原始采集的图像分辨率比较高，3680* 2760，但ssd-mobilen
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2024-10-21 11:02:12
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Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇论文已很有名参考了大家阅读后的看法http://www.jianshu.com/p/e58437f39f65，也想聊聊自己阅读后的理解 网络深度是影响深度卷积神经网络性能的一大因素，但是研究者发现当网络不断加深时，训练的结果并不好。这
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2024-03-06 05:27:33
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