编译：A国民少女，编辑：小菌菌、江舜尧。导读16S rRNA基因测序的低成本促进了人口规模的分子流行病学研究。现有的计算算法可以将16S rRNA基因序列解析为高分辨率扩增子序列变体（ASV），这代表了可用于不同研究的一致标签。将这些ASV分配给物种级别的分类，可增强基于16S rRNA基因的微生物群研究的生态和/或临床相关性，并进一步促进跨研究的数据比较。论文ID原名：Construction
目录基于残差网络的手写体数字识别实验 模型构建残差单元残差网络的整体结构 没有残差连接的ResNet18模型训练模型评价带残差连接的ResNet18模型训练模型评价与高层API实现版本的对比实验Pytorch torchvision.models总结ref基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（Residual Network，ResNet）
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2024-10-25 13:10:35
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pascal_voc和coco数据集是深度学习中最常用的两个数据集，提供了包括检测、分割、人体关键点等多个不同任务的标注数据。然而，两个数据集在存储架构和标注数据存储上存在比较大的差异，下面分别对两个数据集文件夹结构及标注数据的读取进行简单介绍。pascal_voc1、数据集存储架构pascal_voc数据集分为2007年和2012年两个版本，07版中的图像数据为12版子集，两个版本的数据集在指标
Resnet18结构如下：可以看到，18层的网络有五个部分组成，从conv2开始，每层都有两个有残差块，并且每个残差块具有2个卷积层。开头没有残差块的结构为layer_1，之后每四个conv为一个layer（对应上图蓝（layer_2）、棕（layer_3）、黄（layer_4）、粉（layer_5）四种颜色）。需要注意的是，从conv3开始，第一个残差块的第一个卷积层的stride为2，这是每层
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2024-05-02 16:44:01
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曾听人说过，DL强大之处在于它的拟合能力，只要你能给出的曲线，其方程都能用一套神经网络表示。不过，这套神经网络需要足够的数据以供训练，这里就引出了过拟合和欠拟合的概念。当神经网络很庞大，数据却不多，神经网络能够记住每个数据的特征，这会导致过拟合。反之，当神经网络规模较小或拟合能力还很弱，数据却很多时，就会出现欠拟合问题。过拟合、欠拟合训练误差和泛化误差 训练误差指模型在训练数据集上表现出的误差；
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理论文: Characterizing signal propagation to close the perf
通常的认识是，神经网络的深度越深，效果越好；但事实并不完全一致，太深的神经网络很容易导致梯度消失或梯度爆炸。ResNet 网络的提出，就是为了解决网络深度增加的问题。ResNet 提出了一个新的网络块——残差块：即可以把网络的输入加上后两层的输出，一起作为第三层的输入。ResNet 网络由很多个这种跨层直连的残差块组成，每个残差块（Resudual block）通过输入与输出的相加，来
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2024-02-26 11:51:09
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最后读取训练好的模型，可视化特征图，至此猫狗数据集系列就完结了，后面准备着手pyorch-ssd训练自己的数据集（比如是否口罩检测）。直接看代码吧：visual.pyimport cv2import timeimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nnimport torchvision.mod
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2020-03-21 14:56:00
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10_5_ResNet,DenseNet&ResNet实战ResNet深度残差网络当堆叠更深的网络结构的时候，网络的性能并没有得到提升。每次计算梯度时，算子是通过上一层算出来的，会渐渐产生误差的积累，也就会造成梯度离散（更多）和梯度爆炸的情况。也就是说前面的层数可以很好地更新，因为grad信息还算比较有效的；然后到最开始的几层后，发现grad信息慢慢接近于0，这样会长时间得不到更新，那么网
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2024-10-10 15:36:52
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本次实验主题为利用ResNet18神经网络进行手写数据识别模型的训练，首先是对于手写数据集的下载，由于resnet18网络参数量比LeNet-5的要大，因此训练过程对显存就有更大的要求，我们可能无法将整个手写数字识别的6万个样本一次性加载进来进行训练，因此我们要分批次加载训练集进行训练。 使用torch.utils.data.DataLoader工具可以很简单将数据集构造为一个数据生成器，每次只取
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2024-10-12 16:03:11
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该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。
原创
2022-10-17 13:47:06
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基于ResNet的MSTAR数据集目标分类 文章目录基于ResNet的MSTAR数据集目标分类说在前面1. MSART数据集介绍2. SAR目标分类网络3. ResNet代码及训练4. 结尾附录（代码） 说在前面前两篇文章主要讨论了CNN的原理 和CNN网络模型的发展史 ，毕业设计主要采用的模型是ResNet，采用的SAR图像数据集是MSTAR数据集，代码采用Tensorflow2.2 GPU
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2024-08-09 13:15:00
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residual/ResNet 众所周知，网络的性能与深度息息相关。如果在一个浅层网络A上叠加几层layer形成网络B，如果这些新添加的layer是Identity mapping（权值矩阵全是单位矩阵？），那么网络B性能至少不会比A差。但是实际实验结果却显示网络越深，性能越差，所以作者猜测solver 对于学习单位映射比较困难。既然学习单位映射比较麻烦，那干脆直接给它加上一个shortcut，
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2024-04-12 08:40:07
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文章目录1. 提出背景2. 核心思想3. 论文核心4. 组卷积5. 核心代码 论文: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文地址: https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址Keras: https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXtPyto
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2024-09-29 07:47:23
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1.download and save to 'resnet18.pth' file: import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F import torchvision def main(): prin ...
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2021-07-30 10:36:00
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# 如何实现ResNet 18在PyTorch中的搭建
## 步骤概述
下面是搭建ResNet 18在PyTorch中的步骤概述：
```mermaid
pie
title ResNet 18搭建步骤
"数据准备" : 20
"定义模型" : 20
"定义损失函数" : 15
"定义优化器" : 15
"训练模型" : 30
```
## 数
原创
2024-04-13 06:26:54
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这里的18指定的是带有权重
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2024-04-22 10:50:50
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人脸检测 Retinaface - 数据集的处理（WIDER FACE）flyfishWIDER FACE数据集是由香港中文大学发布的大型人脸数据集，含32,203幅图像和393,703个高精度人脸包围框，该库中人脸包含尺度、姿态、表情、遮挡和光照等变化。 WiderFace数据集的划分方法 WiderFace以60个事件类别（如交通、节日、游行等）为基础进行划分，每个事件类别中随机选择40% /
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2024-03-17 10:03:43
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一、梯度消失梯度消失出现的原因：在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，根据链式求导法则，靠近输入层的参数的梯度因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会趋近于0，例如sigmoid函数，其导数f′(x)=f(x)(1−f(x))的值域为（0，1/4），极易发生这种情况。 所以梯度消失出现的原因经常是因为网络层次过深，以及激活函数选择不当，比如sigmoid函数。梯度消失的表现：模型无法从训练数
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2024-05-07 23:03:07
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# Python Series统计各个数据个数教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Python来统计一系列数据中各个数据的个数。这对于数据分析和数据处理非常有用，让我们一起来学习吧！
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程，我们将使用以下步骤来实现“python series统计各个数据个数”：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建
原创
2024-05-20 06:56:28
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