10-monkey-species 数据集是一个10类不同品种猴子的数据集，这个数据集是从kaggle平台中下载到本地使用的，在这个分类猴子的数据集中我们使用resnet50模型来做迁移学习fine tune，并且最终实现向模型中输入一张图片能够打印出该图片属于哪类猴子品种的结果。import matplotlib as mpl #画图用的库
import matplotlib.pyplot as
链接
原创
2023-01-13 06:06:59
132阅读
1.先导入使用的包，并声明可用的网络和预训练好的模型 import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
#声明可调用的网络
__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101',
'resnet152
exp/imp对于数据结构的复制和同步，还是比较理想的工具。在数据量比较小的情况下，这个工具的性能要远远好于datapump，而且重点推荐，他对于各种常用数据类型的支持还是很不错的。有一些特性，在某种程度上要好于datapump，在做数据迁移的时候，commit特性还是很重要的。因为通过datapump碰到了很多undo空间不足带来的问题。datapump在10g版本开始，就开始推荐使用的data
转载
2024-10-29 15:30:56
15阅读
一、前言
这部分主要讲训练数据的制作。一是我们直接采用作者提供好的数据集，二就是制作我们自己所需要的数据集。
目录地址：insightface人脸识别代码记录(总)(基于MXNet)二、主要内容
1、首先，我们来提供作者的数据集。
这是作者提供的地址：https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo
比较推荐的是MS1M-Arc
官方例程https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/csharp/test/Microsoft.ML.OnnxRuntime.EndToEndTests.Capi/CXX_Api_Sample.cpp在VisualStudio使用NuGet安装Onnx-Runtime.GPU点击项目，管理NuGet程序包点击预览搜索Microsoft.
计算机视觉(Compute Vision，CV)给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开
转载
2024-05-09 09:42:48
101阅读
本文将介绍：使用keras实现resnet50模型实现迁移学习-finetune一，下载kaggle-10monkey数据通过下面的链接，下载dataset到本地目录intput中kaggle-10monkey下载地址二，使用keras中ImageDataGenerator读取数据、数据增强1，使用keras中ImageDataGenerator读取数据、数据增强#!/usr/bin/env py
转载
2024-04-24 14:24:04
34阅读
目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
转载
2024-06-27 06:35:03
128阅读
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
转载
2024-03-15 05:27:31
300阅读
# PyTorch学习：ResNet50
 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
转载
2024-03-15 08:23:55
295阅读
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
转载
2024-03-15 16:07:22
399阅读
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
转载
2024-04-28 15:59:50
223阅读
ResNet笔记ResNet在2015年被Kaiming He等人提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet。下面我们从实用的角度去看看ResNet。该ResNet是针对随着网络深度的加深，出现的 “degradation
本代码是基于《【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记 》课程B站链接自行编写的程序，使用1版本的tensorflow，2版本可使用以下代码兼容：import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()有关细节： 1.cifar-10 数据集 50000张用于训练，10000张用于测试 2.使用BN批规范化（训练时保存滑动平均值
转载
2024-07-11 05:10:01
74阅读
目录Tensorflow2.0笔记4.5 ResNet4.6总结4.5 ResNetimport tensorflow as tf
import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Acti
