Resnext就是一种典型的混合模型，有基础的inception+resnet组合而成，通过学习这个模型，你也可以通过以往学习的模型组合，我们每次去学习掌握一个模型的精髓就是为了融合创造新的模型。 第一步先了解下图的含义 这是resnext的三种结构，这三种结构是等价的，但是©这种结构代码容易构造，所以代码以（c）的讲解。resnext的本质在与gruops分组卷积，在之前的mobilenet网络
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2024-01-02 12:24:11
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# PyTorch复现代码：从理论到实践
在深度学习的研究与应用中，复现论文中的实验结果是一项重要的工作。通过复现，研究者不仅可以提高自己的理论知识，还有助于深入理解模型的机制。本文将重点介绍如何使用 PyTorch 进行复现，并提供相关代码示例。通过这个过程，我们可以更好地掌握深度学习模型的构建与训练。
## PyTorch简介
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简单易用、灵活
联邦蒸馏领域中，有哪些有意思的工作简要向大家推荐一下自己近期在联邦蒸馏方面的研究工作，按照心目中创新度从高到低进行排序，与工作的扎实程度以及发表的会议期刊等级无关。如有不妥，真心接受批评指正。Top-1：FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intellige
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2024-01-26 11:38:48
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https://github.com/milesial/Pytorch-UNet网络整体结构代码""" Full assembly of the parts to form the complete network """
import torch.nn.functional as F
from .unet_parts import *
class UNet(nn.Module):
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2023-06-12 23:21:54
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# Keras与PyTorch的代码复现
深度学习框架的快速发展给研究人员和开发者带来了极大的便利。其中，Keras和PyTorch是两个受欢迎的深度学习框架。Keras以其易于使用和定义简洁著称，而PyTorch则因其灵活性和动态图特性受到青睐。本文将简单介绍如何将Keras中的代码复现为PyTorch代码，并附上示例。
## Keras与PyTorch的基础比较
在Keras中，构建一个
## UNet：医学图像分割之王
随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域得到了广泛的应用。其中，UNet作为一种特殊的卷积神经网络架构，尤其在医学图像分割任务中表现突出。在本文中，我们将介绍UNet的基本结构，工作原理，并提供用PyTorch实现的代码示例。
### UNet的基本架构
UNet由两部分组成：编码器和解码器。编码器部分逐渐缩小图像尺寸，提取特征；解码器
# SegNet_PyTorch代码复现
## 引言
SegNet是一种用于语义分割任务的神经网络模型，它具有较高的准确性和效率。在本文中，我们将教你如何使用PyTorch实现SegNet模型。我将引导你完成整个过程，并提供所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现SegNet模型的主要步骤的概述。我们将使用表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2023-09-05 19:01:49
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## 使用PyTorch复现YOLOv1的指南
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）算法因其快速和准确引起了广泛关注。今天，我们将带您通过复现YOLOv1的过程，使用PyTorch来实现。我们将分步骤进行，确保每一步都清晰明了。
### 流程总览
我们可以将整个复现过程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
原文地址： https://www.jianshu.com/p/96767683beb6 作者：kelseyh来源：简书 在训练seq2seq的过程中，固定了所有seed， random.seed(args.seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] =str(args.s
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2022-05-19 20:47:20
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PyTorch复现ResNet学习笔记一篇简单的学习笔记，实现五类花分类，这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节，请去看论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》简单说明下数据集，下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客，里面写的很详细了，并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境A
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2023-10-28 18:38:19
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# 使用PyTorch复现图卷积网络（GCN）
## 引言
在图数据迅速增长的今天，图神经网络（GNN）成为了机器学习和深度学习研究的重要方向。其中，图卷积网络（GCN）作为一种基础网络模型，已被广泛用于节点分类、图分类等任务。本文将利用PyTorch复现GCN，并通过简单代码示例帮助读者理解其基本概念及实现方式。
## 什么是图卷积网络（GCN）
GCN的基本思想是将卷积操作推广到非结构
原创
2024-10-22 04:46:14
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## CCNet复现指南：用PyTorch实现
### 引言
随着深度学习的快速发展，各种模型不断被提出并应用于实际问题中。其中，CCNet（Criss-Cross Network）是一种高效的卷积神经网络，特别适用于语义分割任务。本文将详细介绍如何使用PyTorch复现CCNet，并提供一个简单的代码示例。
### CCNet简介
CCNet的核心思想是利用交叉注意力机制，增强特征之间的
一、Unet网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdfpytorch代码：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet二、网络结构话不多说，先上图 Unet很简单，具体可以看作为左右两个部分，自上而下的编码器Encode和和由
文章目录首先使用 numpy 实现网络。张量autograd定义torch.autograd.Function的子类nn包优化模型自定义 nn 模块控制流+权重共享?是不是级联的思想？ 首先使用 numpy 实现网络。Numpy 提供了一个 n 维数组对象，以及许多用于操纵这些数组的函数。 Numpy 是用于科学计算的通用框架。 它对计算图，深度学习或梯度一无所知。 但是，我们可以使用 nump
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2024-09-22 12:22:04
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在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）已经成为了目标检测的热门选择。然而，很多人在使用 PyTorch 重现 YOLO 模型时会遇到不小的挑战。本文将分享我在复现 YOLO PyTorch 过程中所面临的技术痛点、演进历程、架构设计、性能测试、故障复盘，以及扩展应用。
“在目标检测中，如何能在保持精度的同时提升检测速度，是我们最初的技术痛点。”
通过分析，我们可以将问
最近为了实现HR-net在学习pytorch，然后突然发现这个框架简直比tensorflow要方便太多太多啊，我本来其实不太喜欢python，但是这个框架使用的流畅性真的让我非常的喜欢，下面我就开始介绍从0开始编写一个Lenet并用它来训练cifar10。1.首先需要先找到Lenet的结构图再考虑怎么去实现它，在网上找了一个供参考2.需要下载好cifar-10的数据集，在pytorch下默认的是下
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2024-09-30 18:23:26
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# MVSNet在PyTorch中的复现
## 简介
多视角立体视觉（Multi-View Stereo，MVS）是一种通过多张不同视角的图像重建场景三维结构的方法。MVSNet是一种基于深度学习的MVS方法，能够在复杂场景中进行高效的三维重建。本文章将介绍如何在PyTorch中复现MVSNet模型，并附上代码示例。
## MVSNet的基本原理
MVSNet的核心在于通过多张图像中的特征
原创
2024-10-10 06:11:49
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# MVSNet在PyTorch中的复现
## 1. 引言
MVSNet（Multi-View Stereo Network）是一种深度学习方法，用于从多视角图像中恢复3D场景。它的出现极大地推动了计算机视觉和3D重建领域的发展。本文将介绍如何在PyTorch中复现MVSNet，并通过代码示例对其进行详细说明。
## 2. MVSNet的工作原理
MVSNet的核心思路是将多视角图像对齐后
问题计算模型的FLOPs及参数大小FLOPS是处理器性能的衡量指标，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写。FLOPs是算法复杂度的衡量指标，是“浮点运算次数”的缩写，s代表的是复数。一般使用thop库来计算from thop import profile
from thop import clever_format
input = torch.randn(1, 3, 512, 512)
mo
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2023-11-20 17:15:50
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1. 张量范数关于范数的理解可以参考这篇文章，在Pytorch中矩阵的范数主要通过以下接口实现。torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)返回给定张量的矩阵范数或向量范数。注意torch.norm 已弃用，可能会在未来的 PyTorch 版本中删除。
在计算向量范数时使用 torch.lina
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2024-01-12 09:00:23
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