作者：David Page编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，这是第六篇，给大家讲解权值衰减的相关内容以及训练中的各种动态。我们了解到更多的关于权值衰减对训练的影响，并发现了一个与LARS之间意想不到的关系。其中我们更深入地研究了学习率的动态读者可能在这一点上感到有点不安。上次我们给出了神经网络训练超参数空间中三个关于平坦方向的实验结果和理
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2024-10-12 07:03:34
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# PyTorch ResNet 下采样代码实现
在深度学习的领域，越来越多的研究人员与开发者们开始使用PyTorch来进行模型的构建。一个重要的模型是ResNet，它通过残差学习能够有效缓解深层网络带来的退化问题。在ResNet结构中，下采样是关键步骤之一，能够减少特征图的尺寸与参数量。本文将详细探讨如何在PyTorch中实现ResNet的下采样功能。
## 背景描述
在众多卷积神经网络中
提出背景 深度学习发展至今，越来越多的人使用非常深的网络来提取图像特征。虽然越深的网络提取图像特征的能力越好，但是也常常会遇到一个问题：“当层数加深时，网络的表现越来越差。” &n
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2024-08-22 09:10:27
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Introduction目标检测网络的backbone一般是分类网络，用网络的最后一层feature map的特征进行对目标的分类和定位。分类网络的高层feature map包含的是高层语义信息，具有平移不变性。平移不变性有助于分类任务，但是会影响目标定位，目标定位需要位置敏感的特征信息。平移不变性和平移变性这个两个矛盾的需求限制了目标检测网络的精度。作者实现了一个基于区域的全卷积网络R-FCN，
目录讲解PyTorch可视化ResNet50特征图讲解PyTorch可视化ResNet50特征图在计算机视觉任务中，ResNet50是一个非常流行和强大的预训练模型。不仅可以用它来进行图像分类，还可以使用它来提取图像特征。在这篇博客文章中，我们将讨论如何使用PyTorch对ResNet50的特征图进行可视化。 首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。在终端中运行以下命令：bashCopy
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2024-06-30 09:30:51
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首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至出现下降。深层网络存在着梯度消失或者爆炸的问题，这使得深度学习模型很难训练。但是现在已经存在一些技术手段如Ba
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2024-08-26 12:02:54
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Abstract：残差网络（ResNets）代表了一种强大的卷积神经网络（CNN）体系结构，已广泛用于各种任务中。在这项工作中，我们提出了ResNets的改进版本。我们提出的改进措施解决了ResNet的所有三个主要组成部分：通过网络层的信息流，残差模块构建和Projection Shortcut。我们能够显示出在基线之上的准确性和学习收敛性的持续改进。例如，在ImageNet数据集上，使用具有50
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2024-04-23 13:01:26
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【AI达人特训营】RiR论文复现摘要 残差网络（ResNets）在计算机视觉任务中达到了state of art。我们提出了Resnet in Resnet（RiR）：一种深度dual-stream架构，它对ResNets和标准的CNN进行了推广，并且很容易实现（没有额外的计算开销）。RiR在ResNet
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2024-05-09 14:29:56
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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关于运放参数在我们做电流采样的时候，压摆率这个参数很重要，如果压摆率太小，跟不上电流的变化带来的电压变化，那么我们采样就不会准确，在FOC算法里面，一个完美的正弦波采样信号决定了电流环控制效果。那么我们到底该如何选择运放的这个参数呢。 很多同事，你问他，为什么选这颗运放，他说，参考设计是这样的，或者大家都这么用，这样设计不会错，但是这样设计有没有市场竞争力就比较难说了，参考设计，大家都照着做，大家
1. 概述本文主要是参照 B 站 UP 主 霹雳吧啦Wz 的视频学习笔记整个工程已经上传个人的 github https://github.com/lovewinds13/QYQXDeepLearning ，下载即可直接测试，数据集文件因为比较大，已经删除了，按照下文教程下载即可。论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition2. ResNetR
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2023-12-12 13:25:48
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ssd算法好久没看模型算法了，很多知识忘记了，今天想记录下一些理论知识，方便自己温顾。对于上采样，下采样，卷积，池化，后面会添加一些代码搭建网络的过程，并详细记录每一步每行代码的含义。 下采样主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图；其实下采样就是池化；1.用stride为2的卷积层实现：卷积过程导致的图像变小是为了提取特征。下采样的过程是一个信息损失的过
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2024-01-21 06:14:43
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作者 | skura 采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。 数据科学实际上是就是研究算法。 我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。 本文介绍了
一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。1.1 图像下采样图像下采样（subsampled）可以通俗地理解成缩小图像，又称为降采样（downsam
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2024-04-15 13:10:52
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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下采样
原创
2021-08-02 14:56:02
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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