Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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目录计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）参数量对应显存大小选型常见的英伟达显卡的FLOPS和显存规格pytorch中的floaps与显存计算方法 计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）确定神经网络推理需要的运算能力需要考虑以下几个因素：网络结构：神经网络结构的复杂度直接影响运算能力的需求。一般来说，深度网络和卷积网络需要更多的计算能力。输入数据大
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2023-09-20 16:43:11
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# FPN网络及其PyTorch实现
在深度学习的图像处理领域，特征金字塔网络（FPN, Feature Pyramid Network）是一种非常有效的结构。FPN通过利用不同分辨率特征来增强目标检测和语义分割的能力。本文将介绍FPN的基本原理，并展示如何在PyTorch中实现一个简单的FPN网络。
## 什么是FPN？
FPN是一种由Kaiming He等人在2017年提出的网络架构。它
FPN算法是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的目标检测算法，常用于高效、多尺度的目标检测任务。本文将深入探讨FPN算法在PyTorch中的实现，涵盖其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[FPN算法背景] --> B[FPN原理]
B --> C[FPN架构]
目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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这里运行的是Python版本的代码。1.下载代码git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git2.克隆caffecd py-R-FCNgit clone https://github.com/Microsoft/caffe.git #Microsoft的源3.编译Cython模块cd ~/py-R-FCN/libmak
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2023-08-03 16:54:56
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# 如何实现Python中的FPN（Feature Pyramid Network）代码
在计算机视觉领域，FPN 是一种常用的深度学习模型，特别是在物体检测任务中。对于初学者来说，实现一个 FPN 模型可能会感到棘手。本文将指导你如何在 Python 中实现 FPN，帮助你理清思路并逐步完成实现。
## 实现流程
下面是实现 FPN 的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|
目录前言一、config.py二、datalist.py1.引入库三.model.py四、utils.py五、train.py六、总结 前言之前发了一个shufflenet的鸟群分类算法，以fintune的方法来做，效果只有56%，太差了，所以我换了一个模型，又加入了一些微调手段来提神效果，现在把代码分享出来，供各位看官指正，希望能让我的分类结果进一步提升从这里可以看出，我使用的vision t
实现网络的前向传播第二部分中，我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分，我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(
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2023-07-18 12:59:39
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论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难...
原创
2021-06-05 16:42:12
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目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别， eg. HO
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2023-11-24 10:14:26
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文章目录第八章 图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别 第八章 图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。先介绍一些简单而有效的方法和一些性能最好的分类器，运用它们解决两类和多类分类问题，再展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。（一）K邻近分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的一种方法之一是KNN。这种方法把要分类的对象（
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2023-08-16 17:28:15
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python+uvicorn+fastapi背景使用python的同学，有没有因为不知道用什么接口来测试自己的代码而郁闷？这里我们使用python+uvicorn+fastapi来写一些接口DEMO，DEMO中的接口可能包含form-data、x-www-form-urlencoded、json的等等。安装和运行安装pip install fastapiFastAPI 是一个为你的 API 提供了
既解决多尺度，又解决小物体 1.实现的细节：rpn阶段用了5个stage，fast阶段只用了4个stage，也就是p6这个stage只用来提取anchor，不参与分类和定位。github上这个代码，反卷积升维前还使用了1*1卷积，原论文中并没有提到这个。每个p阶段生成rpn的时候要跟faster一样，先3*3然后两个1*1分别做分类和定位。每个p阶段提取anchor的时候使用的相同的ratio，是
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2018-09-05 11:18:00
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在深度学习的网络中，个人认为最基础的还是残差网络，今天分享的并不是残差网络的理论部分，大家只要记住一点，残差网络的思想是贯穿后面很多网络结构之中，看懂了残差网络结构，那么后面的一些先进的网络的结构也很容易看懂。残差网络整体结构 一、残差块结构 前50层所对应的残差块结构（不包含第50层）代码如下：class BasicBlock(nn.Module):
expansio
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2024-02-26 17:01:35
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由于项目需要，最近在研究语义分割，上次用了gluoncv中的FCN，但是由于样本少，而且都是小目标、多目标，组内的技术大牛建议用FPN试试。FPN一般用于目标识别，但是也有用作语义分割的。gluoncv官网不支持FPN做semantic segmentation，于是在github上搜索，搜到一个FPN做语义分割的，但是数据集类型为cityscapes，本小白对此数据集一无所知，搜了一下，还挺复杂
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2024-07-31 18:03:11
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目标检测组件之FPNFPN网络可以说是一个非常经典的组件，twostage网络中一般都会加上去，能够有效的提升对小目标的检测能力，cascade_rcnn/faster_rcnn+big backbone+fpn+dcn的经典组合经久不衰。这篇博客就结合mmdetection的fpn模块来简单介绍一下FPN网络 这个是目标检测常用结构，输入一张图像，经过backbone提取特征，最后输出一张fea
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2024-05-06 22:47:04
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FPN网络结构总结作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。1.FPN具体是怎么操作的。作者的算法大致结构如下Fig3：一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateral connection）。图中放大的区域就是横向连接，这里1
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2024-01-09 16:15:57
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0. 前言纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
物体检测方面的经典论文基本上都看完了，但具体实现脑子里一点想法都没有。相比分类任务，物体检测在数据预处理、标签处理等一系列过程中都更复杂。其他：因为对slim比较熟悉，因此源码阅读非常顺利，一天就全看懂了……1. 总体介绍1.1. 分模块介绍数据集准备：使用脚本将原始数据（如VOC数据集）转换为tfrecord文件。数据预处理：
目标：对输入
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2024-05-27 18:34:46
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月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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