前言：本文的代码是 LearnOpenGL 中对应代码，这里提供学习，大家喜欢的可去官方网站去看看: LearnOpenGL-CNhttps://learnopengl-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 本章讲解摄像机的移动。欧拉角 欧拉角是表示3D空间中可以表示任何旋转的三个值， 由莱昂哈德·
前一篇实现了ResNet18训练自定义数据集，详细介绍了数据集制作、模型构建及训练，并且介绍了相应模块如何
原创
2024-08-20 09:22:19
143阅读
欢迎关注我的公众号 [极智视界]，回复001获取Google编程规范O_o>_<o_OO_o~_~o_O 本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程。ncnn 模型转换及量化流程》，有兴趣的同学可以查阅。 下面开始。 1、编译 Tengine Tools CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL 开关： 开始编译
DeeBERT作者信息Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作。导语近年来预训练在 NLP 领域的各个任务上都表现出来很好的效果，但是在推理速度方面却不如人意，所以有很多的研究针对如何加快推理而提出了各种各样的尝试。本文针对加快 BERT 预训练模型的推理速度提出的相关方法，提出了一种简单而有效的方法 DeeBERT 来加速 BERT 推理，该允许在不经过整个模型的情况下提前退出，
转载
2024-09-06 12:08:33
93阅读
1. 深度学习基础1.1 深度学习的发展史物有本末，事有终始，知所先后，则近道矣。1958: Perceptron (linear model)1969: Perceptron has limitation（无法执行基本的“异或”逻辑运算）1980s: Multi-layer perceptron（多层可执行“异或”逻辑运算）
Do not have significant differen
检测结果如下这个示例程序需要使用较大的内存，请保证内存足够。本程序运行速度比较慢，远不及OpenCV中的人脸检测。注释中提到的几个文件下载地址如下http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.htmlhttp://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.htmlhttp://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.
oneDNN是Intel开源的深度学习加速库，其前身为MKLDNN，对于Intel自家硬件（CPU以及GPU），oneDNN对神经网络算子的计算过程进行了针对性的优化处理，从而显著提升了神经网络算子在Intel硬件下的计算速度。在训练侧，oneDNN已作为第三方工具被目前几乎所有的主流训练框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet等）集成；在推理侧，其是OpenVINO的后端，并也经常
转载
2024-02-22 19:15:27
235阅读
导读在本文中，作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能，发现在需求更高的训练策略下，原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度，而无需额外的数据或蒸馏策略。 本文目录1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能1 RSB ResNet 论文解读1.1 背景和动机1.2 三种训练策
转载
2024-08-05 23:13:46
543阅读
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
转载
2024-03-15 16:07:22
399阅读
一、图像语义分割图像语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素分配到其所属的语义类别，从而实现对图像内容的细粒度理解。与目标检测不同，图像语义分割要求对图像中的每个像素进行分类，而不仅仅是确定物体的边界框。deeplabv3_resnet50 就是一个常用的语义分割模型，它巧妙地将两个强大的神经网络架构融合在一起，为像素级别的图像理解提供了强大的解决方案。首先，DeepLabV
转载
2024-07-29 15:34:25
180阅读
目录 Resnet 残差网络为什么提出该网络？什么是残差?网络结构resnet-18 pytorch 代码：参考：Resnet 残差网络深度残差网络（Deep residual network, ResNet）论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385为什么提出该网络？ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上
转载
2024-08-21 10:49:14
89阅读
1ResNet是2015年就提出的网络结构，中文名字叫作深度残差网络，主要作用是图像分类。现在在图像分割、目标检测等领域都有很广泛的运用.2随着硬件的不断升级，我们可以使得原来很浅的网络不断的加深，但是这种做法随之而来就出现了这样的一个问题深层训练的效果反而不如浅层网络，也就是网络出现了退化。这个问题很大程度上归结为网络层数过深，梯度下降优化loss变得困难。 作者为了解决上述问题，提出了这样一个
转载
2023-11-25 11:14:41
186阅读
摘要：本教程所示例的任务是Ascend Pytorch离线推理，即对给定的已经训练好的模型参数和推理脚本，在Ascend 310/710和Tesla设备上进行推理应用。作者： 袁一博。本教程所示例的任务是Ascend Pytorch离线推理，即对给定的已经训练好的模型参数和推理脚本，在Ascend 310/710和Tesla设备上进行推理应用。具体来说，本教程推理的模型是RegNetY-1.6GF
1 前言 ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络结构，由微软亚洲研究院的Kaiming He等人在2015年提出。ResNet在图像分类和计算机视觉任务中取得了巨大的成功，并成为了当今最常用的深度学习模型之一。ResNet主要解决深度卷积网络在加深时候的“退化问题”。传统的深度卷积神经网络存在一个问题，即随着网络层数的增加，网络性能会出现退化现象。退化
# 使用ONNX进行ResNet推理的Python教程
在深度学习的领域中，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的卷积神经网络架构。它可以有效地构建更深的网络，同时避免梯度消失的问题。通过将ResNet模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，我们可以在不同的深度学习框架中轻松进行推理。本文将引导您完成使用Python进行Res
原创
2024-08-01 12:25:04
479阅读
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术
原创
2024-08-20 09:23:02
255阅读
打开和关闭文件open函数用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。 file = open(file_name [, access_mode][, buffering]) 不同模式打开文件的列表： t: 文本模式(默认)
r: 以只读模式打开文件，指针将放在文件开头
r+: 打开一个文件用来读写，指针在开头
转载
2024-10-27 11:53:47
31阅读
Onnx推理框架：参考：Inference PyTorch Bert Model with ONNX Runtime on GPUpytorch官网说明Supported Operator Onnx支持的算子https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html?highlight=onnx%20runtimeSupported Model Onnx支持的模型：Alex
转载
2024-09-03 13:48:49
186阅读
大家好，今天和大家分享一些如何使用 Pytorch 搭建 ResNet50 卷积神经网络模型，并使用迁移学习的思想训练网络，完成鸟类图片的预测。ResNet 的原理 和 TensorFlow2 实现方式可以看我之前的两篇博文，这里就不详细说明原理了。ResNet18、34： ResNet50： 1. 模型构建首先导入网络构建过程中所有需要用到的工具包，本小节
转载
2024-05-02 22:14:38
853阅读
前言：前面两节介绍了AlexNet和VGG-19模型的结构，以及具体的实现。正如前面讲的两者在结构上是相似的。但是接下来讲的Resnet(残差网络)不仅在深度上取得巨大的进步，而且在架构上也与之前的网络是不同的。残差网络的发明人是何凯明博士期间，在CVPR的文章《Deep Residual Learning for Image Recognition》中首次提出。值得注意的是他还是广东省的高考状元
转载
2024-03-26 09:54:30
145阅读
