博客作者：凌逆战Keras实现RNN模型SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initiali
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2024-03-26 11:05:38
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2 参考资料： PyTorch官方文档
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5 # 导入所需的包
6 import torch
7 import wandb
8 import torch.nn as nn
9 from torchvision import transforms
10 from torchvision.da
目录安装库并加载数据集预处理数据构建深度学习网络训练网络评估网络下一步？下载源 - 300.4 KB此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设您熟悉使用Python和Jupyter notebook进行深度学习。如果您不熟悉Python，请从本教程开始。如果您还不熟悉Jupyter，请从这里
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2024-05-14 12:35:12
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对于牛逼的程序员，人家都喜欢叫他大神；因为大神很牛逼，人家需要一个小时完成的技术问题，他就20分钟就搞定。Keras框架是一个高度集成的框架，学好它，就犹如掌握一个法宝，可以呼风唤雨。所以学keras 犹如在修仙，呵呵。请原谅我无厘头的逻辑。ResNet关于ResNet算法，在归纳卷积算法中有提到了，可以去看看。1， ResNet 要解决的问题ResNet要解决的问题是在求损失函数最小
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2023-07-24 16:13:32
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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应用的开发及部署。
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2024-03-29 07:30:34
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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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2024-02-24 10:42:35
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复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦搭建的mobilenetv3_yolov3_网络结构from keras.layers import Conv2D, DepthwiseConv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D,UpSampling2D, Concatenate
from keras.layers import Activation, Batch
统计学习三要素（模型，策略，算法）：模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型算法：学习模型的具体计算方法统计学习三要素统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN完全指南终极版（一）卷积神经网络CNN完全指南终极版（二）《解析卷积神经网络——深度学习实践
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2024-04-07 21:29:37
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知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度，MEAL V2不需要修改网络结构，也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+，这是一个非常nice的
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2024-04-28 21:51:25
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3、详细的计算过程首先 F t r F_{tr} Ftr这一步是转换操作（严格讲并不属于SENet，而是属于原网络，可以看后面SENet和Inception及ResNet网络的结合），在文中就是一个标准的卷积操作而已，输入输出的定义如下表示： 那么这个 F t r F_{tr} Ftr的公式就是下面的公式1（卷积操作， V c V_{c} Vc表示第c个卷积核， X s X^{s} Xs表示第s个
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2024-07-30 08:45:50
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一、简介：杂草检测 问题描述： 杂草是农业经营中不受欢迎的入侵者，它们通过窃取营养、水、土地和其他关键资源来破坏种植，这些入侵者会导致产量下降和资源部署效率低下。一种已知的方法是使用杀虫剂来清除杂草，但杀虫剂会给人类带来健康风险。我们的目标是
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2024-07-22 16:27:36
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使用Keras的预训练模型通常，无需手动实现像GoogLeNet或ResNet这样的标准模型，因为在keras.applications包中只需一行代码即可获得预训练的网络。例如，使用以下代码加载在ImageNet上预训练的ResNet-50模型：from tensorflow import keras
model=keras.applications.resnet50.ResNet50(weig
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2024-05-29 11:22:01
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
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2024-04-01 06:16:59
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pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 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
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2024-03-15 08:23:55
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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
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2024-03-15 05:27:31
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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（
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2024-06-27 06:35:03
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一 继往开来提出Batch Normalization 加速训练（丢弃dropout）:将一批数据的feature map转化为满足均值=0，方差=1的分布提出了残差网络块（Residual）：人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系。在这之前，神经网络都是由卷积层+池化层堆叠而成。而且我们认为这种堆叠深度越深，抽取的图像特征越高级，效果也会最佳。
实际上，随
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2024-04-28 12:57:17
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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
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2024-04-28 15:59:50
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