在这篇教程中，我们将学会如何使用迁移学习来训练自己的网络。 概括如下： 在实际中，几乎没有人会从头去训练整个卷积神经网络（基本没有进行初始化的），因为通常很难拥有充足的数据支持训练工作。相反的，我们通常在大型数据集上（例如ImageNet，包含了120万张、1000类图片）进行预训练卷积网络，然后利用该卷积网络为目标任务做初始化，或固定特征的提取器。 迁移学习两个主要的应用场景：卷积网络的微调 ：
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2023-10-08 07:22:44
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风格迁移–生成你想要的风格标签： pytorch随着深度网络的流行，用AI作画也不再是问题，比如下面这一张：你能看出来是手画的，还是自动生成的吗。下面介绍一个风格迁移网络，能够帮你生成任意你想要的style。本文也会提供一个Starry_Night_Over_the_Rhone的style模型，大家可以自己后台回复style_transform获取代码和模型。下面简单介绍一下风格迁移网络。网络结构
1.比较使用单线程文件服务器读取文件和使用多线程服务器读取文件有什么不同。花费15ms来接收请求、调度该请求并且完成其它必须的处理工作，假定需要的数据存放在主存储器的缓存中。如果需要磁盘操作，就需要额外多花75ms在磁盘操作的过程中线程处于睡眠状态。如果服务器采用单线程的话，它每秒能处理多少个请求？如果采用单线程呢？
答: 在单线程情况下，命中cache
Learning Bounds for Importance WeightingAbstract通过Renyi熵给出了importance weighting方法的收敛的理论依据，并且据此提出了几种新的importance weight方法，还讨论了归一化weights的性质。1 Introduction现实世界中机器学习训练数据和测试数据样本的分布会有偏差。一个常见的修正方法叫做importan
目录 一、选题意义与背景介绍 3 1.1背景介绍 3 1.2选题意义 3 二、相关方法介绍 4 2.1纹理建模 4 2.2图像重建 4 2.3图像风格迁移 4 2.3.1基于在线图像优化的慢速图像风格化迁移算法 4 2.3.2基于离线模型优化的快速图像风格化迁移算法 5 2.4图像风格迁移效果评估 6 三、具体方法介绍 7 3.1基于卷积神经网络的图片风格迁移 7 3.1.1内容图像表示 8 3.
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2024-01-30 01:51:48
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前言上篇一招打开vm的console口，让你轻轻松松管理vm。下面讲虚拟机是如何在kvm集群中来去自如。为什么要迁移迁移描述了将虚拟机从一台主机物理机移动到另一台主机的过程。虚拟机迁移可以分为：冷迁移（offline migration）和热迁移（live migration/online migration）为什么要迁移呢？1.负载平衡 - 当主机物理机器过载或其他主机物理机器未充分利用时，可将
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2024-05-27 09:09:31
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基于深度学习的图像风格迁移研究前言图像风格迁移方法基于图像迭代的图像风格迁移方法基于模型迭代的图像风格迁移方法卷积神经网络生成对抗网络CycleGAN 前言什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一种，机器学习是研究人工智能的必经途径。深度学习以神经网络为核心，神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，图像处理，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个
一、观测值随机模型用于描述观测值与未知参数之间关系的模型称为函数模型或数学模型；而描述观测值本身统计特性的模型称为随机模型，主要通过一个适当的协方差矩阵来定义。随机模型分类：详见参考3等权随机模型卫星高度角随机模型信噪比随机模型基于验后残差的随机模型1、等权随机模型 ：相对定位，认为观测值精度相等，双差中测量噪声，方差-协方差矩阵为：另外一种表示方式：其中α^2为单差观测值方差，双差观测值的协方差
一、Tensorflow 数据读取机制1、tensorflow数据读包括两步：1）读取，2）计算。假设读取需花费0.1s，计算花费0.9s，则在读取数据时，GPU会有0.1s无事可做。这将大大降低GPU的运行效率。 下图为tensorflow数据读取 步骤 图示： 2、为提高GPU的运行效率，tensorflow采用“多线程”的方式，进行数据读取，线程一将数据从文件系统读入“内存队列”，线程二从“
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2024-07-15 14:32:53
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「@Author：Runsen」前言：迁移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域
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2022-08-11 09:50:39
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关于VGG19的一些参考资料VGG网络与AlexNet类似，也是一种CNN，VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，卷积核大小为 3 x 3，16和19层的区别主要在于后面三个卷积部分卷积层的数量。可以看到VGG的前几层为卷积和maxpool的交替，每个卷积包含多个
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2023-07-18 09:53:28
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前言：上一节介绍的图像识别中一个经典的模型AlexNet，今天介绍的是图像识别领域另一个经典的模型VGG-19。VGG-19是由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group实验室发明的。因为不像是AlexNet是由Alex一个人完成的。所以这个模型就按照实验室的名称的缩写命名。VGG-19和AlexNet的整体架构是相似的，只是在AlexNet进行了一些改进，具体的有。&nb
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2024-05-04 19:16:26
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一、结构上图就是复现vgg16的全部文件，data文件夹是测试图像，这次复现只是调用别人训练好的模型来识别图片。vgg16.py复现了vgg16的网络结构，并导入了别人训练好的模型参数，utils.py为输入图片预处理的程序，Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签，以及对应的索引值，app.py是我们的调用文件，进行图像识别。二、代码详解1、vgg16.py1 import tenso
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2024-03-29 20:36:29
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基于本地存储的kvm虚拟机在线迁移 kvm虚拟机迁移分为4种（1）热迁移基于共享存储（2）热迁移基于本地存储（3）冷迁移基于共享存储（4）冷迁移基于本地存储这里介绍的是基于本地存储的热迁移动态块迁移版本要求qemu版本要求 大于或等于0.12.1（centos6.7或以上都没问题）rpm -qa|grep qemuqemu-kvm-0.12.1.2-2.491.el6_8.1
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2024-05-09 20:11:51
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摘要Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。但是越深的模型存在一些问题：1是在训练数据集有限的情况下，参数太多，容易过拟合。2是网络越大计算复杂度越大，难以应用。3是网络越深，梯度越往后穿越容易消失(梯度消失)，难以优化模型。因此，Incept
作者：张凯前言云原生（Cloud Native）[1]是云计算领域过去 5 年发展最快、关注度最高的方向之一。CNCF（Cloud Native Computing Foundation，云原生计算基金会）2021年度调查报告[2]显示，全球已经有超过 680 万的云原生技术开发者。同一时期，人工智能 AI 领域也在“深度学习算法+GPU 大算力+海量数据”的推动下持续蓬勃发展。有趣的是，云原生技
GCN的概念首次提出于ICLR2017：什么是GCN？ 首先简单梳理一下深度学习中的经典模型CNN和RNN所解决的问题。 CNN： 利用一个共享参数的过滤器（kernel），通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构成特征图实现空间特征的提取。（加权系数是卷积核的权重系数）以图像识别为例，对象是图片，二维结构，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片
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2024-04-12 15:54:22
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图像分割的问题定义，以及在实际场景中的应用样例全卷积网络双线性上采样特征金字塔Mask-RCNN什么是图像分割？图像分割就是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。图像分割有两个子问题，一个是只预测类别层面的分割，对每个像素标出一个位置。第二个是区分不同物体的个体。应用场景，比如自动驾驶，3D 地图重建，美化图片，人脸建模等等。最常用的数据集主要介绍三个：Pascal VOC；CityScapes
VGG16和VGG19介绍转载自：https://www.jianshu.com/p/e0845ecaf7f7image.png《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》arXiv：[1409.1556] Very Deep Convolutional Networks for Lar...
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2021-08-30 09:36:59
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摘要： 本文调查了卷积网络深度对大尺寸图像识别准确度的影响。主要的贡献是使用一个带有很小（3x3）卷积核的架构对网络增加深度的完整评估，该架构展示了通过使用16~19权重层深度在现有的技术表现上的显著改善。该发现基于ImageNet挑战2014，其在定位与分类任务分别获得第一与第二。本文也展示了其表现推广到其他数据集也能达到高水准的结果。其中两个表现最好的卷积网络模型已经开源，以推进计算机视觉中深
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2024-07-08 10:56:25
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