文章目录实验记录评分标准收获参考资料数据增强部分模型选择设计部分训练部分 实验记录 单个model，224：resize 224 两个model做ensemble，private 没过 boss baseline 验证Test Time Augmentation的作用，确实有作用，提升0.01 Test Time Augmentation + ensemble评分标准收获单个模型训练，离boss
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2024-08-08 12:11:11
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2014年R-CNN横空出世，首次将卷积神经网络带入目标检测领域。受SPPnet启发，rbg在15年发表Fast R-CNN，它的构思精巧，流程更为紧凑，大幅提高目标检测速度。在同样的最大规模网络上，Fast R-CNN和R-CNN相比，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上的准确率相差无几，约
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2023-10-11 18:33:30
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py-faster-rcnn 训练参数修改faster rcnn默认有三种网络模型 ZF（小）、VGG_CNN_M_1024（中）、VGG16 （大） 训练图片大小为500*500，类别数1。一. 修改VGG_CNN_M_1024模型配置文件1）train.prototxt文件 input-data层的num_class数值由21改为2；
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2024-08-23 14:04:20
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Faster R-CNN教程最后更新日期：2016年4月29日本教程主要基于python版本的faster R-CNN，因为python layer的使用，这个版本会比matlab的版本速度慢10%，但是准确率应该是差不多的。目前已经实现的有两种方式：Alternative trainingApproximate joint training推荐使用第二种，因为第二种使用的显存更小，而且训练会更快
9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的
文章目录一、回顾：二、基础概念三、CNN流程四、pytorch细节实现五、完整代码六、课后作业 一、回顾：在普通的神经网络中，我们把二维特征变为batch_size=N的一维特征（由于在pytorch中只能对二维矩阵进行处理，所以在forward方法内对x又进行了一次处理，所以我们把1×28×28的矩阵（784个像素值）转变为N×784的矩阵）。但是由于这种处理方式，直接的维度变换使图像的空间特
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2024-05-02 21:48:39
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卷积神经网络 CNN卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播和应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等. 近期最火的 Alpha Go, 让计算机看懂围棋, 同样也是有运用到这门技术.卷积 和 神经网络
# 项目方案：使用PyTorch训练完如何绘制图形
## 1. 简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，可以用于构建和训练神经网络模型。在训练完模型后，通常需要对训练过程进行可视化，以便更好地理解模型的性能和进展。本文将介绍如何使用PyTorch训练完后绘制图形的方案，并给出代码示例。
## 2. 方案
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备训练数据和标签。假设我们有一个图像分类
原创
2024-02-07 10:39:47
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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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第12章 训练你的第一个CNN 既然熟悉了CNN基础，我们将用python和keras实现我们的第一个CNN。我们通过快速的回顾当构建和训练你的CNNs时应当注意的keras配置开始本章。之后将实现ShallowNet，它是一个仅有单个CONV层的非常浅的CNN。但是，不要被这个网络的简洁性蒙蔽了你，ShallowNet在CIFAR-
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2024-08-08 22:06:47
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在Tensorflow中，调用CNN训练的模型来预测图片类别，主要分为以下几步：1、加载训练后的模型saver = tf.train.import_meta_graph('./model/my-model-95.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./model/'))上述接口的参数都是训练好的模型存储后的文件，如下图所示：.
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2024-03-03 12:56:49
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# 项目方案：使用深度学习模型训练和测试
## 1. 简介
在这个项目方案中，我们将探讨如何使用深度学习模型在训练完之后进行测试。我们将以一个图像分类任务为例，展示模型测试的流程和代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(加载模型)
B --> C(加载测试数据)
C --> D(预处理数据)
D -
原创
2024-04-21 03:30:34
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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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卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对于所有的像素，全部
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2024-08-07 09:07:41
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上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识：神经网络基础（网络结构，前向/后向传播方式，激活函数等）；基础的最优化求解方法（梯度法，牛顿法等）；机器学习基础神经网络模型常用于处理有监督学习的问题，例如分类问题，CNN也不例外。模型需要一些有标注的数据进
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2024-05-13 12:34:10
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这是一篇关于CNN入门知识的博客，基本手法是抄、删、改、查，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。
1.边界检测示例 假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。
卷积计算可以得
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2024-09-06 00:02:35
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0.前言我们都知道，在视频上训练深度网络 3D CNN 比训练 2D CNN 图像模型的计算量更大，可能要大一个数量级。 长时间的训练会消耗大量的硬件和资源，在减缓视频理解研究领域发展的同时，也会阻碍该领域在真实场景的应用。 在 3D CNN 视频模型中， 每一个 mini-batch 的输入 shape 为 Batch_size x T (采样帧数) x H (高度） x W（宽度）， 通常在训
文章目录如果仅保存了多GPU权重-解决方法多GPU训练单GPU预测多GPU训练，单GPU模型保存问题纪实 在keras环境中，使用多GPU进行训练，但是如何使保存的模型为能在单GPU上运行的模型呢？4块GPU环境下训练的模型，放到其他的机器上，那么也必须使用4GPU的机器才行。如果仅保存了多GPU权重-解决方法偷梁换柱！！ 即在多GPU的环境下加载权重（或者模型），再保存单GPU模型。 前提条件
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2024-04-06 09:25:58
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可以判定问题的原因来自两方面，一方面是模型过拟合，另一方面是训练集和测试机的数据域不同。一、问题定位：至于问题的定位排查，建议按照先易后难的角度，也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同，再排查模型是否过拟合。1.关于数据域的排查具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有如下几点（1）数据源分布不一样：例如在图像处理中，训练集的图像采集使用的是摄像头A拍摄的，而测试集是摄像头
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2024-05-28 12:44:47
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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：
