pytorch：R-CNN的pytorch实现仅作为学习记录，请谨慎参考，如果错误请评论指出。参考文献：Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation 参考项目：https://github.com/object-detection-algorithm/R-CNN模型参数文
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2024-10-15 09:41:07
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前言经过前几期的铺垫，已经将项目运行所需要的软件以及一些必要配置准备完毕，是时候去引进一些项目运行了。由于本人对目标检测比较感兴趣，所以此次引进的项目正是关于yolov5模型的目标检测。项目的源码来自于大佬Bubbliiiing，个人觉得他写的代码对于小萌新而言简直不要太友好。有感兴趣的小伙伴可以进他的博客去学习，里面大多是关于目标检测的各种项目，一路跟下去肯定受益匪浅。1.项目的引进本次引进的项
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2024-05-13 11:44:41
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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文章目录前言一、统计1.范数norm2.max/min/mean/sum/prod3.argmax/argmin/dim/keepdim4.Topk/kthvalue5.比较/eq/equal一、高级操作where/gather1.条件where2.gather总结 前言Pytorch学习笔记第四篇，关于Tensor的统计（max、min、mean等）、where、gather。一、统计1
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2023-11-02 06:48:23
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示例一：可以进行相加的tensorfrom __future__ import print_function
import torch # 找不到torch模块是因为对应的解释器中没有torch模块
# File-Settings-grammer_learning-Project Interpreter:进行更换即可
x=torch.empty((6,1,2))
z=torch.empty((
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2024-01-31 16:06:22
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目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
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2023-12-20 06:04:52
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我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已(仅此而已)，在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同。在pytorch官方的文档/代码里，
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2023-08-17 16:52:01
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1. 函数汇总Tensor 的基本运算会对 tensor 的每一个元素进行操作，此类操作的输入与输出形状一致，常用操作见下表所示。 对于很多操作，例如 div、mul、pow、fmod、等， PyTorch 都实现了运算符重载，所以可以直接使用运算符，如 a ** 2 等价于 torch.pow(a, 2), a *2 等价于 torch.mul(a, 2)。2. 函数功能2.1 torch.ab
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2024-06-09 13:15:30
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convolution参数详解以2d卷积为例torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
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2023-07-04 17:21:19
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/tYXHOjZNp_7Sy8FlAadu9w)1.必要的PyTorch背景1.PyTorch是一个建立在Torch库之上的Python包，旨在加速深度学习应用。2.PyTorch提供一种类似NumPy的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用GPU来加速训练。!pytorch7.png(https://s2.51cto.com/i
原创
2022-07-14 16:22:30
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# 深度学习目标检测算法fastrcnn的pytorch实现
目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它的目标是在图像中检测出目标的位置和类别。在深度学习的发展过程中，出现了很多有效的目标检测算法，其中之一就是fastrcnn。fastrcnn是一种基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的改进版本，其速度更快、准确率更高。本文将介绍fastrcnn的原理，并展示如何使用pytorch实现这一算法
原创
2024-05-01 07:47:04
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Transformer是一种广泛应用于自然语言处理和其他序列数据任务的深度学习模型。它是由Google研究人员于2017年提出的。本文将介绍Transformer的原理，并使用PyTorch实现一个简单的Transformer模型。
## Transformer模型的原理
Transformer模型是一种完全基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列模型。相比于传统的循环神经
原创
2023-12-26 08:41:32
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# DCT的实现与PyTorch
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种广泛应用于信号处理、图像压缩（如JPEG格式）等领域的重要工具。与离散傅里叶变换（DFT）类似，DCT也将信号从时域转换到频域，但在一些情况下，它能够提供更高的压缩效益和更好的视觉效果。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及应用示例。
## DCT的基
# PyTorch的Transformer实现
随着深度学习的发展，Transformer模型已经成为处理序列数据（如自然语言处理、时间序列预测等）的一种重要工具。本文将介绍如何在PyTorch框架中实现一个简单的Transformer模型，并展示一些关键的代码示例和步骤。
## Transformer模型的概述
Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，主要包括以下组
作者丨红色石头
极市导读从R-CNN到YOLO v3再到M2Det，近年来的目标检测新模型层出不穷，性能也越来越好。本文介绍了它们的PyTorch实现，目前Github已开源，非常实用。>>就在明天，极市直播：极市直播丨张志鹏：Ocean/Ocean+: 实时目标跟踪分割算法，小代价，大增益｜ECCV2020 大家还记得这张图吗？
纵
Densely Connected Convolutional NetworksPDF: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfPyTo
原创
2022-08-06 00:02:27
303阅读
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksPDF: https://arxiv.org/pdf/1611.05431.p
原创
2022-08-06 00:02:33
339阅读
PyTorch实现的VGGNetPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/ClassicNetworkPyTorch代码
原创
2022-08-06 00:04:29
103阅读
# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种处理图数据结构的强大工具。它在社交网络、分子结构分析等领域得到了广泛应用。本篇文章将为初学者提供一个详细的 PyTorch 实现图神经网络的步骤指南。
## 流程概述
在实现 GNN 之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个表格，总结了实现 GNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# MAML的PyTorch实现简介
模型无关的元学习（MAML，Model-Agnostic Meta-Learning）是一种强大的元学习算法，旨在使模型能够快速适应新的任务。本篇文章将简要介绍MAML的基本原理，并提供一个简单的PyTorch实现示例。
## MAML的基本概念
MAML的核心思想是通过让模型在多种任务上进行训练，使其能够快速适应新的任务。这是通过对模型参数进行优化，使
