摘要学习率的设置也是训练好模型的关键点之一，所以需要掌握常用的学习率的设置，一种是使用自带函数，另一种是自己设置每个阶段的学习率作为调整，模型保存方式在学习率调整的时候你是没有办法直接感觉多少epoch能训练出来，所以保存模型的时候最好是可以继续训练的形式，例如我在训练102分类的时候acc达到93的时候基本很难再增进了这时候就要在考虑一下学习率的设置，开始的时候全程0.001，所以这时候将学习率
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2024-01-08 15:48:14
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卷积计算是深度学习模型的常见算子，在3D项目中，比如点云分割，由于点云数据是稀疏的，使用常规的卷积计算，将会加大卷积计算时间，不利于模型推理加速。由此SECOND网络提出了稀疏卷积的概念。稀疏卷积的主要理念就是由正常的全部数据进行卷积运算，优化了为只计算有效的输入点的卷积结果。稀疏卷积的思路网上已经有很多简明扼要的文章，比如知乎的这一篇就很清晰，本文就是根据这一篇的思路实现的一个简单的稀疏卷积流程
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2023-10-11 08:40:58
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# PyTorch 3D卷积
## 简介
深度学习中使用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）广泛应用于图像和视频的处理任务。然而，传统的卷积操作只适用于二维数据，无法直接处理三维数据。为了解决这个问题，PyTorch提供了3D卷积操作，可以有效处理三维数据，如视频、CT扫描等。
本文将介绍PyTorch中的3D卷积操作，并提供代码示例以帮助读者理
原创
2023-10-09 10:16:22
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CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
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2024-08-08 11:07:01
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参考目录：目录0 前言1 R2D2 C3D2.1 R3D3 P3D4 MCx5 R(2+1)D【前前沿】：某一次和粉丝交流的时候，收获一句话：人点亮技能书，不是一次性电量的。是反复折腾，反复批判，反复否定与肯定，加深了记忆轴。 ---某位粉丝0 前言看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算
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2023-10-13 00:18:11
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# 使用 PyTorch 实现 3D 目标检测指南
在计算机视觉领域，3D 目标检测是一项重要任务，主要用于自动驾驶、机器人导航及虚拟现实等应用。本文旨在帮助刚入行的小白，通过使用 PyTorch 实现 3D 目标检测。我们将按照以下步骤进行学习：
## 整体流程
我们可以将整个过程划分为以下几个步骤（如下表所示）：
| 步骤 | 描述
目录一. 任务模型展示二. 函数讲解 2.1 全连接层扛把子：torch.nn.Linear 2.1.1 函数的定义及参数功能 2.1.2 函数的数学表达与数据格式 《子任务章节》 2.1.3 函数的调用实例 2.2 激活函数：torch.nn.Sigmoid 2.2.1 函数的定义及参数功能 2.2.2 函数的调用实例 2.3 网络结构容器：torch.nn.Se
在这篇博文中，我将分享如何在 PyTorch 中实现 3D U-Net，这是一个在医学图像分割中非常流行的深度学习架构。通过这一过程，我们将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等模块，让您对这一主题有一个全面的了解。
### 背景描述
3D U-Net 是一种扩展的 U-Net 网络，专门用于处理 3D 医学图像数据。随着医学影像学的快速发展，对高效且准确的图像分割算法的需求愈
在深度学习的应用中，处理3D图像是一项挑战，而“pytorch 3D图像resize”则是一个非常常见的任务。以下是我对这一主题的详细记录，特别关注于版本对比、迁移指南等方面，使您能够顺利地在PyTorch中实施这一功能。
## 版本对比
在不同的PyTorch版本中，对3D图像处理的支持存在一些差异。我们可以通过以下几个特性来观察这些变化：
| 特性 | PyTorch
# PyTorch 3D人脸分割：理解与实现
人脸分割是一项重要的计算机视觉任务，旨在从图像或视频帧中精准地分离出人脸的区域。随着深度学习技术的迅速发展，使用PyTorch进行3D人脸分割已经成为研究人员和开发者的热门选择。本文将深入探讨这一进程，包括相关的代码示例、流程图和状态图。
## 1. 3D人脸分割的背景
3D人脸分割的目标是提取出人脸的3D形状及其细节信息，例如肤色、表情和面部特
# 使用 PyTorch 实现 3D CNN 的指南
在计算机视觉和深度学习领域，3D 卷积神经网络（3D CNN）已成为处理视频和医疗图像等三维数据的强大工具。本篇指南将帮助你实现一个简单的 3D CNN 模型，使用 PyTorch 框架。以下是实现过程的步骤。
## 实现流程
下面用表格列出实现 3D CNN 的逻辑步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
# PyTorch中的3D上采样
## 介绍
在计算机视觉领域，3D上采样是一种常用的技术，用于将低分辨率的3D体积数据（例如MRI或CT扫描图像）转换为高分辨率的数据。在PyTorch中，我们可以使用各种方法来进行3D上采样，其中包括插值和卷积等。
本文将介绍PyTorch中常用的3D上采样技术，并提供相应的代码示例。
## 3D上采样方法
### 1. 插值
插值是一种常用的3D上采样
原创
2023-08-30 04:12:00
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包围盒算法说白了就是给物体装进一个盒子里，该盒子可以装下物体。目的是为了进行碰撞检测。种类：球状碰撞体立方体碰撞体胶囊碰撞体Mesh碰撞体实现原理是OBB包围盒。经常使用的两种碰撞算法是OBB包围盒和AABB包围盒算法。OBB包围盒算法方向包围盒（Oriented bounding box），简称为OBB。OBB包围盒特点：始终沿着物体的主方向生成最小的一个矩形包围盒，并且可以随物体旋转，这就决定
1.hausdorff距离 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式：假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A)) (1) 其中, h(A,B)=max（a∈A）min（b∈B
1 3d卷积的官方详解 2 2D卷积与3D卷积1）2D卷积 2D卷积：卷积核在输入图像的二维空间进行滑窗操作。2D单通道卷积 对于2维卷积，一个3*3的卷积核，在单通道图像上进行卷积，得到输出的动图如下所示： 2D多通道卷积  
1.使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 &nb
# 使用PyTorch实现3D卷积
在计算机视觉和深度学习的领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的图像处理和分析工具。近年来，随着三维数据（如视频、3D医学图像等）的广泛应用，3D卷积（3D Convolution）逐渐成为研究和应用的热点。本文将介绍如何在PyTorch中实现3D卷积，并通过示例代码加以说明。
## 什么是3D卷积？
3D卷积是对三维数据进行卷积操作的过程，与传统的2
pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddi
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2023-07-29 14:42:56
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使用pytor
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2023-11-08 23:25:18
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2D与3D区别3D目标检测面临更多的挑战，主要的体现在不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D中获得空间中准确位置，需要进行绝对的尺寸估计。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器，如激光雷达和摄像头。激光雷达的优点是可直接获取空间目标的三维信息，且该深度信息精度较高，缺点价格稍贵；相机的优点是可以保存更详细的语义信息，缺点是需要正确计算图像点与三维点的对应关系。
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2023-10-04 21:45:11
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