一）简介 继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。与R-CNN相比，Fast R-CNN训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒，在PASCAL VOC 2007上的准确率却相差无几，约在66%-67%之间。二）Fast R-CNN介绍2.1）SPPNet简介 在介绍F
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2023-10-08 08:26:52
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基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
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2024-07-04 23:06:13
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一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
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2023-09-06 22:12:52
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第24个方法torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype) → Tensor以上两个方法是将将浮点张量转换为具有给定比例和零点的量化张量。Quantization（量化）介
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2023-10-18 22:37:06
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数据集WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detectionWIDER Face总共62个场景的文件夹，每个文件夹中多张图片文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置，表示意义如下：Celeba两个文件夹分别表示来源不同的图片。It contains 5,590 LFW images and 7,8
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2023-10-16 13:20:00
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之所以说监督学习和无监督学习之间并不存在一条严格的界限，是因为很难客观地区分监督者给定的一个值是特征（feature）还是目标（target）。（正确）解答：当深度学习网络的最后一层是一个softmax分类器时，我们可以把网络的前面部分看成是一种表示学习（Representation Learning）的计算单元。（正确）解答： 表示学习指学习对观测样本有效的表示。比如CNN参数的有监督训练是一种
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2023-10-18 12:04:30
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目录一、前言二、模型训练与验证三、保存模型与调参 一、前言DL中，当构建了一个CNN模型，只是定义了一个Input、Output接口，无论是单张图片还是Batch多张图片，都需要取训练这个模型以达到目的得参数，训练一个模型一般有三个步骤：分别定义两个数据集trainsets和validsets，分别完成模型的训练与验证保存最优参数(权重、偏置等)记录trainsets和validsets的精度，
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2023-11-23 16:37:47
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MTCNN可实现两个任务——人脸检测与人脸关键点检测——由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet。图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。检测的过程可见于detect_face函数，以下做简单整理。一、第一阶段：PNet 输入：待检测的图像，如图： 输出：m*n（最终特征图的尺度）个box坐标回归值以及对应的是否为人脸的得
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2024-06-24 00:48:33
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在现代机器学习应用中，故障诊断是一个非常重要的领域，尤其是利用 PyTorch 实现 CNN（卷积神经网络）进行图像分类和判断故障的场景。用户常常会遇到模型训练中的各类问题，例如精度不高、训练不收敛等。本文将详细解析一个“PyTorch CNN 故障诊断训练例子”的问题，包括如何发现并修复问题的过程。
## 用户场景还原
想象一下，作为一家全球领先的电子产品制造商，用户希望通过深度学习技术提升
一、CNN训练注意事项神经网络训练采用的方法是SGD，严格意义上是Mini-batch SGD。过程如下：1、SGD过程不断循环如下过程： （1）采样一个 batch 数据(比如 32 张 ， 可以做镜像对称)：即每次是在这32张图片里求梯度，不是全局也不是一张。在采样数据的过程中可以对图像做镜像对称，镜像对称并不影响图像内容。 （2）前向计算得到损失loss。 （3）反向传播计算一个batch上
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2024-05-02 21:50:24
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作者：hzwer总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验，我主要做了一些 RL，图像质量，图像分类，GAN 相关的任务，日常大概占用 5 - 10 张卡。『可复现性和一致性』有的同学在打比赛的时候，从头到尾只维护若干份代码，每次载入前一次的训练参数，改一下代码再炼，俗称老丹。这样会有几个问题：某次引入一个 bug，过了很久才发现，然后不知道影响范围；得到一个好模型，但是不知道它是怎么来的；忘了自己的 b
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2024-05-24 10:01:21
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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文 |AI_study原标题：CNN Training With Code Example - Neural Network Programming Course准备数据建立模型训练模型计算 loss，梯度并更新权重分析模型的结果训练：前进传播之后我们要做的事情在训练过程中，我们进行了前向传播 ，但是那又如何呢？我们假设我们得到了一个批次，并将其通过网络前向传递。一旦获得输出，我们就将预测输出与实
原创
2022-07-28 01:29:28
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写在前面今天打算用faster-rcnn来训练自己的数据，折腾了一天，终于搞定了。在此感谢网上大神们的分享，但对于我这种菜鸟，即使有武功秘籍，也难免走火入魔。入坑一时难，一直入坑一直难，非得自己全部走一遍才能理解的更深。因此，建议刚开始入门的旁友要有耐心，不要心急，一步一步的解决，结果不会让你失望的 网上的教程很多，但有些博客的质量实在是…，好吧，我觉得有些文章对我这种菜鸟很不友好，甚至误导我的方
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2024-10-14 16:55:08
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文章目录1. 语音识别的基本单位1.1 Phoneme（音位，音素）1.2 Grapheme（字位）1.3 Word（词）1.4 Morpheme（词素）1.5 bytes2. 获取语音特征（Acoustic Feature）2. 语音识别的网络结构3. 语音识别模型3.1 LAS（Listen, Attend, and Spell）1. down sampling（下采样）2. Beam se
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2023-12-26 16:16:57
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一，基本思路生成数据(验证码样本)1.验证码类型我们这里生成的验证码是当前最常见的验证码即由26位大小写英文字母和0到9十个数字组成的字符型验证码。2.生成方式我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据。一种是一次性生成几万张图(保存到本地)，另一种是定义一个数据生成器(数据未被保存)。两种方式各有千秋，第一种方式的好处是训练的时候显卡利用率高，如果你需要经常调参，可以一次生成，多次使用；第二种方式
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2024-05-17 09:57:08
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在训练过程中，我们进行了前向传播 ，但是那又如何呢？我们假设我们得到了一个批次，并将其通过网络前向传递。一旦获得输出，我们就将预测输出与实际标签进行比较，并且一旦我们知道预测标签与实际标签的距离有多近，就可以通过网络中权重的近似值来估计网络中的权重到真实值（标签）。
原创
2021-07-08 13:44:19
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基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN 文章目录基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN0. 概述1. 导入 PyTorch 及其他相关库2. 准备数据集 (Data Preparation)3. 定义一个神经网络4. 训练神经网络 0. 概述在前面两项实验内容中，我们已经学习了 PyTorch 的基本数据类型 tensor 及其相关操作，并练习了如何通过 PyTorch 读入并处理
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2024-05-15 09:36:40
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1.训练集、验证集、测试集。训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于模型的参数选择配置，测试集对于模型来说是未知数据，用于评估模型的泛化能力。初始化权重矩阵。2.CNN(卷积)、RNN(循环)、GNN（混合）。 3.卷积：CV、循环：NLP、混合：图机构数据。 4.卷积：输入层、隐藏层、输出层；卷积层、池化层、全连接层。 5.卷积层：用卷积核进行卷积计算；池化层：提取特征；全连接层：
如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。。。 按照官网安装教程，安装基本需求。 Install
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2024-08-08 11:38:43
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