神经网络与全连接逻辑回归交叉熵简单多分类实例全连接层GPU加速 逻辑回归对于这里的回归概念，当采用 MSE 作为 loss函数 时，期望输出接近于1，因此可以作为 回归的概念但，当采用 交叉熵 作为 loss函数 时，会将期望输出偏向单一的种类 （高于某一阈值，输出1；低于阈值输出0） ，故作为 分类的概念 更合适交叉熵熵（entropy）是对 p的函数交叉熵（cross entropy） 是对
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2024-07-11 15:37:51
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目录1. Pytorch 学习2. 填充层 Padding Layers2.1 torch.nn.ReflectionPad2d 和 torch.nn.ReplicationPad2d2.1.1 padding 参数2.1.2 python代码例子2.1.2.1 上边的例子复现代码3.非线性激活 Non-linear Activations3.1 torch.nn.ReLU 和 torch.nn
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2023-11-06 21:50:51
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一、学习知识点概要函数 函数的定义 函数的调用 函数文档 函数参数 函数的返回值 变量作用域Lambda 表达式 匿名函数的定义 匿名函数的应用类与对象 对象 = 属性 + 方法 self 是什么？Python 的魔法方法 公有和私有 继承 组合 类、类对象和实例对象 什么是绑定？ 一些相关的内置函数（BIF） 魔法方法 基本的魔法方法算术运算符 反算术运算符 增量赋值运算符 一元运算符属性访问描
导入torch，查看torch版本import torch
print(torch.__version__)输出结果：1.12.1+cu113张量在pytorch中，张量（tensor）是最基本的数据结构。零维张量—》标量，维度为0，一个单独的值,只有大小，没有方向一维张量—》向量，维度为1二维张量—》矩阵，维度为2三维张量—》三维数组，维度为3零维张量tensor = torch.tensor(
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2024-10-08 09:59:32
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# 实现“mask rcnn pytorch 只显示mask”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“mask rcnn pytorch 只显示mask”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载预训练的Mask R-CNN模型 |
| 2 | 获取预测结果并提取mask |
| 3 | 只显示mask |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤
原创
2024-06-06 06:38:21
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《PyTorch》Part7 PyTorch之Mask R-CNN图像实例分割模型 GPU端运行参考：手把手教你训练自己的Mask R-CNN图像实例分割模型（PyTorch官方教程）运行环境：Win10 torch 1.6.0+cu101 torchvision 0.7.0+cu101 显卡： NVIDIA1050 内存：2GB特别注意需要安装：Cython pycocotools相关注意项：1
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2024-01-30 22:39:12
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# 使用 PyTorch 实现 Mask
在深度学习中，Mask 技术被广泛用于选择性地处理输入数据，特别是在 NLP 和图像处理任务中。本文将指导你如何在 PyTorch 中使用 Mask 。我们将逐步进行，并辅助以代码示例及详细注释。
## 整体流程
以下是我们实现 Mask 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-29 05:18:58
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# PyTorch: 从 One-Hot 编码到掩码 (Mask)
在机器学习和深度学习的领域中，数据的表示形式至关重要。今天，我们将探讨一种常见的数据转换技术——将 One-Hot 编码转换为掩码（Mask），以及如何在 PyTorch 中实现这一操作。我们将通过代码示例来加深理解，并展示相关的类图和饼状图。
## 什么是 One-Hot 编码？
One-Hot 编码是一种将类别数据转换为
原创
2024-08-18 04:02:39
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一、安装首先要阅读官网说明的环境要求，千万不要一股脑直接安装，不然后面程序很有可能会报错！！！PyTorch 1.0 from a nightly release. It will not work with 1.0 nor 1.0.1. Installation instructions can be found in https://pytorch.org/get-start...
torch
ADVERSARIAL EXAMPLE GENERATION研究推动 ML 模型变得更快、更准、更高效。设计和模型的安全性和鲁棒性经常被忽视，尤其是面对那些想愚弄模型故意对抗时。本教程将提供您对 ML 模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习这一热门话题。在图像中添加难以察觉的扰动会导致模型性能的显著不同，鉴于这是一个教程，我们将通过图像分类器的示例来探讨这个主题。具体来说，我们将使用第一
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2024-05-19 12:58:07
21阅读
现有的网络上，主流的Mask RCNN主要有两个，一个是matterport的Keras版本https://github.com/matterport/Mask_RCNN，有13.5K的star，一个是facebookresearch的PyTorch版本6.2K的star，链接如下https://github.com/facebo
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2023-08-08 14:38:02
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人们总是喜欢给自己设定目标，但是设定目标并不是就可以实现，这需要专注于目标，并采用合适的方法才能实现它SMART就是其中一种很流行的方法，它来自于咨询领域，SMART代表的是：具体的(Specific)可度量的(Measurable)可实现的(Achievable)相关的(Relevant)时间可控的(Time-boxed)对于任何问题，原则上都需要制定计划，技术还是保证目标实现最有利的武器你要知
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2024-04-17 14:33:07
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关于视频的文章之前也讲几篇，那么今天我就和大家来分享一下Python同样也可以用来制作视频，也就是调用moviepy的模块。喜欢本文记得收藏、点赞、关注。关于Moviepy模块Moviepy是一个用于视频剪辑的Python模块，可被用来进行一些基本的视频剪辑操作，例如视频的拼接、音频视频的合成、添加一些基本的转场等操作，它可以对大多数格式的视频文件进行读取，包括MP4以及GIF。那么我们首先通过p
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2024-02-14 09:47:17
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Mask R-CNN提出目的基于全景分割，精细分割效果貌似不如UNet 实现目标实例语义分割（object instance segmentation）.改进点（Faster RCNN）ROI Pooling->ROIAlign在原来的faste rcnn 部分并联一个mask分支（FCN实现）解耦分类和语义分割mask，mask分支负责生成mask，class分支就负责判断类别Mask R
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2024-04-15 14:54:53
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RPN是two-stage的标志性结构，并且其本身也是一个二分类的目标检测网络，因此在faster-rcnn的整个网络结构中能看到anchor的使用，回归和分类等操作，这里讲具体介绍一下。整个rpn部分代码在torchvison/models/detection/rpn.py中，其中定义了RPNHead，AnchorGenerator，RegionProposalNetwork三个模块。目录Anc
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2024-01-19 22:43:32
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# 使用 PyTorch 生成 Mask 矩阵
在深度学习的任务中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中，Mask 矩阵的使用变得尤为重要。Mask 矩阵能帮助我们在特定情况下过滤掉多余的数据，例如忽略掉填充（padding）部分或者限制模型的关注点。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 来生成 Mask 矩阵。
## 1. 什么是 Mask 矩阵？
Mask 矩阵是一种布尔矩阵，
原创
2024-10-26 07:01:20
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最近项目要求，需要跑一些两阶段算法作为对比，首先选经典的 Faster R-CNN 作为开头，一年前跑过，想着应该很简单就跑上了，没想到配环境 + 跑通用了一个晚上的时间。先放图，零点顺利跑通训练上： 话不多说，上问题和解决方法。 问题1 到底用 torch1.0.0 还是 torch0.4.0（torchvision同理）这个问题可以说是最关键，也是坑最多的了。选择对版本已经成功了一半。我这次用
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2024-10-11 14:33:34
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# 使用 PyTorch 实现 Mask R-CNN 的完整指南
Mask R-CNN 是一种用于对象检测与分割的深度学习模型，基于 Faster R-CNN。本文将带你走过实现 Mask R-CNN 的整个过程，并提供相应的代码和详细的解释。
## 流程概述
我们将使用以下步骤来实现 Mask R-CNN：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 05:27:56
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import torchmask = torch.triu( torch.ones(5, 5), diagonal=1).byte()print(mask)mask = torch.triu( torch.ones(5, 5), diagonal=2).byte()print(mask)tensor( [[0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1, 1], [0, 0,
原创
2022-07-19 12:06:54
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在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，它提供了灵活的张量操作方式，能够高效地处理各种计算任务。而创建 mask 矩阵在模型训练中有着广泛的应用，比如处理自然语言处理中的填充序列、图像分割中的区域掩码等。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中创建 mask 矩阵，帮助我们更好地理解与应用这一技能。
### 适用场景分析
在某些特定场景中，我们可能需要对输入数据的某
