在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢？很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize，将1920*1080的原始图
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2024-06-15 07:25:08
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paper: https://arxiv.org/abs/2105.13677code: https://github.com/wofmanaf/ResT本文是南京大学提出的一种高效Transformer架构:ResT，它采用了类似ResNet的设计思想：stem提取底层特征信息、stages捕获多尺度特征信息。与此同时，为解决MSA存在的计算量与内存占用问题，提出了EMSA模块
文章目录图片增强为什么要使用图片增强具体方式.flow_from_directory(directory)flow_from_dataframe迁移学习（Transfer Learning）AlexNetVGGresnet50代码学习关键的源码分析InceptionNet 图片增强为什么要使用图片增强数据增强是一种常用的神经网络优化技术，旨在加速神经网络的训练并提高其性能1. 数据增强的作用是让
1 实验介绍本次实验所使用的数据集为Cifar-10。该数据集共有60000张彩色图片，按照5:1的比例划分为训练集和测试集，每张图片的尺寸为32 x 32，共包含10大类别，每个类别含有6000张图片。最终进行预测时，只进行猫与狗两类图片的识别。2 数据准备2.1 导入所需要的包#
# 导入需要的包
import paddle
import numpy as np
from PIL impor
Highway Networks论文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:1507.06228 )基于梯度下降的算法在网络层数增加时训练越来越困难(并非是梯度消失的问题,因为batch norm解决梯度消失问题).论文受 RNN 中的 LSTM、GRU 的 gate 机制的启发,去
如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图
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2024-05-10 17:06:29
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ResNet50模型keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
pooling=None,
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2024-04-25 12:44:50
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Resnet网络介绍二、Resnet网络复现1.Resnet网络2.训练网络总结 前言对于CV领域深度学习十分重要，Resnet作为开创先河的深度残差学习框架对深度的训练起到推动作用，使100层甚至1000层的网络训练成为可能。在此进行Renset对CIFAR-10（32乘32大小，10类别）或CIFAR-100数据
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2024-04-03 15:35:06
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ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习ResNet的收获ResNet网络解决了深度CNN模型难训练的问题，并指出CNN模型随深度的加深可
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2024-03-25 19:54:45
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摘要：传统的深度神经网络在网络层数较深时，会出现梯度消失或者爆炸的问题，导致难以有效训练。ResNet通过引入“残差块”（Residual Block）的方式来解决这一问题。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。此外，在ResNet的设计中还采用了批规范化、池化等常规技术，进一步提高了模
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2024-04-26 15:31:22
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Deep Residual Learning for Image Recognition为什么网络越深，会导致模型变差？ 因为在更新参数时用到的公式是W（new） = W（old）- LR*（function/W（偏导）），当这个偏导数趋向0的时候，模型参数将不会更新（这种情况一般出现在离输入层比较近的W）。因为在求偏导数的过程中是一个链式求导的过程，它每一层都会进过一个sigmoid函数（1/(
视学算法报道 【新智元导读】10年前，当我们有了足够的数据和处理能力，深度神经网络也就实现了对传统算法的超越。今天，神经网络对数据和算力更加饥渴，甚至需要微调数百万甚至数十亿的参数来进行训练。不过，这种情况或许很快就会改变。为了摆脱繁琐的训练过程，Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」， 对于任意全新的深度神经网络，可以在几分之一
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2024-05-21 13:34:54
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ResNet结构以及残差块详细分析ResNet结构如下残差块结构以及分析 输入特征矩阵以两个分支进入残差块，直线分支经过多个卷积层产生输出特征矩阵，**注意：**在直线残差块中，经过最后一个卷积层之后并不是立刻通过激活函数ReLU激活(残差块中除去最后一个卷积层，其他的卷积层都是产生输出特征矩阵之后立刻进行激活)，而是要和shortcut分支传过来的特征矩阵相加之后再进行激活。在这里涉及到了矩
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2024-04-18 13:26:27
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作者 | Happy 【导读】又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tok
MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后网络的状态，然后多次迭代出整个网络的运行结果（数据预处理、权重初始化、正向计算、loss 计算、反向梯度计算和
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2024-05-07 20:14:33
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基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理，但是召回的新颖度，惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回，基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品，不太可能召回出“黎明”，“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding
ResNetIntroduction深度卷积神经网络曾在图像分类领域做出了重大突破。 深度网络可以吸收各种维度层次的特征，而这个特征的深度我们可以通过加深神经网络层数来得到。我们知道网络深度是一个非常重要的影响网络性能的因素。很多的图像领域的神经网络模型也都是基于比较深层次的网络结构的。但这样深层次的网络结构是否容易训练，容易学习样本分布呢？出现的问题大家应该也都知道，梯度爆炸和梯度消失的问题在深
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2024-10-03 13:31:24
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问题：全连接层改为卷积后 可以接受任意大小的输入图像 训练图像和测试图像可以不同尺寸 那训练的时候 图像尺寸大小不一训练可以吗解答：可以1、resize到相同尺寸便于统一处理，同时也考虑到机器的配置，图像越大在进行运算处理时要求的配置就越高，常规情况下图像resize到500以下进行处理。很多预训练模型的图片s
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2024-04-25 16:24:24
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写东西找配图，真的很揪心，虽然从搜索引擎可以搜索很多，但是可能不是免费使用的，今天为大家介绍的这是个网站，所有的图片都是免费高清，你想怎么用就怎么用，强烈建议大家分享给更多的人，这么好的东西，不要一个人独享 PixabayPixabay 是一个免费高清图库网站，而且它的所有图片都是免费使用的，甚至用于商业，你可以通过类别来查找图片，也可以使用搜索来查找图片，它同时还支持筛选结果，你可以
吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。这里谈谈我在完成第四课第二周作业《4.2 深度卷积网络模型》中《ResNets》部分所遇到的坑首先根据作业提示搭建ResNet50的网络模型，这个不复杂，根据提示一步一步做就可以完成了，晚上也有相当多的作业资料可以参考。训练时作业只要求epochs=2，为了提高精度，我设置了epochs=8，模型在训练
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2024-04-18 21:28:58
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