目录前言一、config.py二、datalist.py1.引入库三.model.py四、utils.py五、train.py六、总结 前言之前发了一个shufflenet的鸟群分类算法，以fintune的方法来做，效果只有56%，太差了，所以我换了一个模型，又加入了一些微调手段来提神效果，现在把代码分享出来，供各位看官指正，希望能让我的分类结果进一步提升从这里可以看出，我使用的vision t
目录计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）参数量对应显存大小选型常见的英伟达显卡的FLOPS和显存规格pytorch中的floaps与显存计算方法 计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）确定神经网络推理需要的运算能力需要考虑以下几个因素：网络结构：神经网络结构的复杂度直接影响运算能力的需求。一般来说，深度网络和卷积网络需要更多的计算能力。输入数据大
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2023-09-20 16:43:11
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在使用深度学习框架中的`PyTorch`时，`Dense层`（全连接层）是构建神经网络的重要组成部分。下面将详细介绍“pytorch dense层如何使用”的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的过程中，帮助大家快速上手这一层。
## 问题背景
在构建深度学习模型时，用户往往需要对输入数据进行线性变换，并通过激活函数引入非线性。`Dense层`正是实现这一功能的主要工具
# FPN网络及其PyTorch实现
在深度学习的图像处理领域，特征金字塔网络（FPN, Feature Pyramid Network）是一种非常有效的结构。FPN通过利用不同分辨率特征来增强目标检测和语义分割的能力。本文将介绍FPN的基本原理，并展示如何在PyTorch中实现一个简单的FPN网络。
## 什么是FPN？
FPN是一种由Kaiming He等人在2017年提出的网络架构。它
FPN算法是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的目标检测算法，常用于高效、多尺度的目标检测任务。本文将深入探讨FPN算法在PyTorch中的实现，涵盖其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[FPN算法背景] --> B[FPN原理]
B --> C[FPN架构]
Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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学习内容：Pytorch官方教程style-factual LSTM结构详解学习时间：10.24 ~ 10.30学习产出：Pytorch官方教程–训练分类器实践数据如何处理？通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor 。对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用对于音频，有scip
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2024-04-27 08:44:06
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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在训练CNN网络的时候，常常会使用dropout来使得模型具有更好的泛化性，并防止过拟合。而dropout的实质则是以一定概率使得输入网络的数据某些维度上变为0，这样可以使得模型训练更加有效。但是我们需要注意dropout层在训练和测试的时候，模型架构是不同的。为什么会产生这种差别呢？一、训练和测试的不同标准的网络连接如下图： 增加了dropout层的网络结构如下图： 此处的$
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2023-10-30 16:33:33
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实现网络的前向传播第二部分中，我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分，我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(
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2023-07-18 12:59:39
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# PyTorch BN层使用指南
## 简介
Batch Normalization（批标准化）是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过对神经网络的输入数据进行标准化，加速了网络的收敛速度，并且具有一定的正则化效果。本文将指导刚入行的开发者如何在PyTorch中使用BN层，以提高模型的性能和稳定性。
## BN层的使用流程
下面是使用BN层的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
| -
原创
2024-01-15 10:34:33
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R-CNN: 注意首先去掉AlexNet的全连接层，则剩下的AlexNet的最后一层经过展平处理为4096维，则2000个候选区域经过AlexNet后为20004096维矩阵（每一行为一个候选区域的特征向量） 20004096的每一行为一个候选区域的特征向量，而409620的每一列表示一种分类器（比如，第一列为猫的分类器，第二列为狗的分类器），得到的200020矩阵（例如，第一行的第一个元素表示第
文章目录第八章 图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别 第八章 图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。先介绍一些简单而有效的方法和一些性能最好的分类器，运用它们解决两类和多类分类问题，再展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。（一）K邻近分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的一种方法之一是KNN。这种方法把要分类的对象（
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2023-08-16 17:28:15
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一、自定义ResNet神经网络-Pytorch【cifar10图片分类数据集】import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch import nn, optim
from torch.n
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2023-10-08 18:12:49
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目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别， eg. HO
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2023-11-24 10:14:26
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这里运行的是Python版本的代码。1.下载代码git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git2.克隆caffecd py-R-FCNgit clone https://github.com/Microsoft/caffe.git #Microsoft的源3.编译Cython模块cd ~/py-R-FCN/libmak
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2023-08-03 16:54:56
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摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（Unstructured Puning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、
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2024-04-10 12:57:59
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# PyTorch 卷积层使用 Dropout
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的主流模型。然而，在训练过程中，模型可能会过拟合，导致在验证集上的表现不佳。为了解决这个问题，Dropout是一种常用的正则化技术，可以有效地降低过拟合的风险。本文将介绍如何在PyTorch的卷积层中应用Dropout，并通过代码示例来演示其使用方式。
## 什么是 Dropout？
Dropo
# 在PyTorch中编写Batch Normalization层的方案
Batch Normalization（BN层）是深度学习中常用的技术，旨在提高神经网络的训练速度和稳定性。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现一个自定义的Batch Normalization层，包括代码示例和应用场景。
## 1. Batch Normalization的基本原理
Batch Normaliza
本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。 目录文章目录前言一、卷积过程1.最简单的二维互相关 2.以RGB为例的多通道卷积二、conv2D的相关参数1.conv2D的形式：2.参数解析三、示例代码 前言本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。
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2023-10-19 06:10:33
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