训练这里提供一个简单的利用tensorflow训练的例子。模型调用keras的mobilenetv2 api，去掉其顶层，使用其特征提取部分，然后重新设定顶层部分。选择使用预训练权重可以降低我们的训练难度。 有一个比较细节的地方是，这里将归一化直接集成在网络上，这样的好处是：一方面不需要在art上进行设定，另一方面，在制作数据集时也不用进行归一化的预处理（如果忘了归一化会导致模型不收敛，预训练权重
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2024-09-21 10:53:46
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关于保存h5模型、权重网上的示例非常多，也非常简单。主要有以下两个函数： 1、keras.models.load_model() 读取网络、权重 2、keras.models.load_weights() 仅读取权重 load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中
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2024-07-21 07:27:46
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论文题目：Joint Optic Disc and Cup Segmentation Based on Multi-label Deep Network and Polar Transformation概念介绍多标签分类(Multi-label classification)概念 多标签分类是多类分类的一般化, 多类分类是将实例精确分类到一个或者多个类别中的单一标签问题, 在多标签问题中, 没有限
SpringMvc提供了4种处理模型数据的方法:1.ModelAndView: 处理方法返回值类型为 ModelAndView时, 方法体即可通过该对象添加模型数据控制器处理方法的返回值如果为 ModelAndView, 则其既包含视图信息,也包含模型数据信息。SpringMVC会把ModelAndView的model中的数据放入到request中的域对象中。ex: @RequestMa
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2024-06-19 21:57:03
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DataCenter类该类用于加载数据，存储编号和ID的字典，label和数字的字典，并分割成训练集、测试集和验证集UnsupervisedLoss类计算损失函数，其中对于无监督的损失函数，其公式为：需要生成正样本和负样本正样本采用随机游走的方式生成负样本生成方式是用训练集中的节点减去n阶邻居后在剩余的邻居里面随机取样# Q * Exception(negative score) 计算负例样本的L
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2024-05-30 12:42:04
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AI实战训练营&MMPretrain代码实战一 安装MMPretrain二 解析MMPretrain三 作业附:将数据集转成CustomDataset类型的代码 一 安装MMPretrain首先默认大家都是安装好mmcv以及mim的，用mim的话比较方便，不会出现奇奇怪怪去的错误。安装一下openmim ，用来编译下面这个是我用的服务器的基本配置信息。pip3 install openm
前言
MMPreTrain是一款基于PyTorch的开源深度学习预工具箱，是OpenMMLab项目的成员之一MMPreTrain的主要特性有：
支持多元化的主干网络与预训练模型支持多种训练策略（有监督学习，无监督学习，多模态学习等）提供多种训练技巧大量的训练配置文件高效率和高可扩展性功能强大的工具箱，有助于模型分析和实验支持多个开箱即用的推理任务
图片分类图片描述（图片说明）视觉问
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2024-09-22 14:41:51
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什么是MMPretrainMMPretrain 是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络， 并支持了不同的预训练策略。MMPretrain 源自著名的开源项目 MMClassification 和 MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。 目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强大的预训练模型，我们能够改进各种下游视觉任
