训练部分数据集：VOC2007预训练主干网络，自行下载即可import pdb # Debug工具
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils
在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。ResNetResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN
转载
2024-04-28 16:39:09
247阅读
代码补全快餐教程(2) - 预训练模型的加载和使用上一节我们用30多行代码建立了一个强大的补全模型，让大家对于transformers库有了个感性的认识。 下面我们开始补课，更深入到了解下发生在幕后的故事。加载预训练好的语言模型gpt2之所以强大的原因是在于它是在超过40GB的文本上进行训练的大型语言模型。通过这个大型的预训练语言模型，我们可以做一些fine-tuning针对编程语言进行优化，也可
预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet，用一张图片去预测其类别。1. 下载资源这里随意从网上下载一张狗的图片。类别标签IMAGENET1000 从 复制到一个空的txt里，去掉最外面的{}即可。 2. 使用TorchVision加载预训练模型Res
5. 使用PyTorch预先训练的网络执行目标检测PyTorch是什么？使用PyTorch训练第一个神经网络使用PyTorch训练第一个卷积神经网络使用预训练网络进行PyTorch图像分类使用预训练网络进行PyTorch目标检测（今天的博客）这篇博客将介绍如何使用PyTorch预训练的网络执行目标检测，这些网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括使用ResNet的更快R-CNN、使用Mobile
转载
2024-05-02 22:40:20
174阅读
一、整体流程1. 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download2. 数据集展示 案例主要流程：第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。第三步：用可训练参数的多层替换分类层。第四步：在训练集上训练分
转载
2023-11-26 19:58:30
1271阅读
使用预训练的网络进行迁移学习预训练模型与迁移学习 Pre-trained models and transfer learning训练卷积神经网络可能需要大量时间，而且需要大量数据。然而，许多时间都花在了学习网络用于从图像中提取模式的最佳低级滤波器上。一个自然的问题是 - 我们是否可以使用一个在一个数据集上训练过的神经网络，将其适应于对不同图像进行分类而无需完全训练过程？这种方法被称为迁移学习(t
1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度
转载
2024-06-10 07:10:09
1232阅读
写在最前面： 本次博客不涉及模型原理的解释，可以看作是一个纯工程性的一次实验。之前看了很多论文模型中的代码，我只是不求甚解，把大概的流程理解了就放下了。本次实验就是为了仔细的体会其中的细节。大家都知道，pytorch已经将底层的代码封装的很好的，我们只需要写很少的代码就能跑一个模型。所以本次实验还有一个目的，让写的代码尽量能够复用。1. SVHN数据集在实验开始之前的第一步，就是选取数据集。我之前
转载
2023-12-17 14:19:51
601阅读
文章目录一、概述二、代码编写1. 数据处理2. 准备配置文件3. 自定义DataSet和DataLoader4. 构建模型5. 训练模型6. 编写预测模块三、效果展示四、源码地址 一、概述?本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构：核心步骤：数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader
转载
2024-01-29 00:53:09
447阅读
前言最近一段时间因目前在职公司的一些情况及个人的职业规划，参加面试几家金融股票应用软件及信息管理的企业，对于问的比较统一的或是比较多的就是如何利用服务器的消息推送实现股票证券行情的实时更新，根据个人的项目总结及网上其他博主的资源总结了利用SignalR技术实现实施更新。SignalR概述Asp.net SignalR是微软为实现实时通信的一个类库。一般情况下，SignalR会使用JavaScrip
深度残差网络 ResNet (Deep residual network) 和 Alexnet 一样是深度学习的一个里程碑. TensorFlow 版 Restnet 实现:TensorFlow2 千层神经网络, 始步于此深度网络退化当网络深度从 0 增加到 20 的时候, 结果会随着网络的深度而变好. 但当网络超过 20 层的时候, 结果会随着网络深度的增加而下降. 网络的层数越深, 梯度之间的
转载
2024-09-13 12:03:25
313阅读
介绍人脑可以轻松识别和区分图像中的对象。例如，给定猫和狗的图像，在十亿分之一秒之内，我们就将两者区别开来，而我们的大脑则意识到了这种差异。如果机器模仿这种行为，那么它与我们所能获得的人工智能非常接近。随后，计算机视觉领域旨在模仿人类视觉系统，并且有许多里程碑打破了这方面的障碍。此外，如今的机器可以轻松地区分不同的图像，检测物体和面部，甚至生成不存在的人的图像！令人着迷，不是吗？当我从
转载
2024-03-26 19:59:51
75阅读
pytorch 使用预训练模型并修改部分结构在一些常见的如检测、分类等计算机视觉任务中，基于深度学习的方法取得了很好的结果，其中一些经典模型也往往成为相关任务及比赛的baseline。在pytorch的视觉库torchvision中，提供了models模块供我们直接调用这些经典网络，如VGG，Resnet等。使用中往往不能直接使用现成的模型，需要进行一些修改。实际上我们可以很方便的在pytorch
转载
2024-03-29 14:47:14
175阅读
Pytorch从零构建ResNet第一章 从零构建ResNet18 第二章 从零构建ResNet50 文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、Res50和Res18的区别？1. 残差块的区别2. ResNet50具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结 前言ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下，并且resnet结构清晰，适合练手.有了前面resn
转载
2024-06-21 19:50:47
291阅读
如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了
转载
2024-05-14 14:02:15
145阅读
在实际项目中，对于一个神经网络我们一般不会完全从零开始训练一个神经络，而是采用一些预训练模型作为我们网络的初始参数，甚至直接拿过来作为主干网络，然后经过fine-tuning即可完成对我们网络的训练。而对网络的fine-tuning大致分为三种：第一种：预训练模型的参数比较适合我们的数据集，我们只需要对新添加的网络层进行训练即可；这时候可以通过pytorch将预训练模型的梯度冻结，训练过程中不在向
转载
2024-03-26 17:06:11
201阅读
在进行深度学习模型开发时，下载和使用 PyTorch 的 ResNet50 预训练权重是一个常见的需求。本文将记录如何解决这个问题的过程，并提供详细的迁移指南、版本对比、兼容性处理等信息。
### 版本对比
在对 ResNet50 进行版本对比时，我们可以按时间线来观察特性差异：
时间轴如下所示：
```
2015: ResNet论文发布
2016: PyTorch 0.1发布，初步支持R
目录1.COCO数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone的修改（1）fasterrcnn_resnet50_fpn（2）ssd300_vgg16（3）ssdlite320_mobilenet_v3_large（
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.08883.pdf本论文是何凯明大神的一篇论文，主要是讨论了Imagenet预训练和随机初始化参数之间的区别。论文摘要：作者在COCO数据集上进行实例分割和检测测试，发现预训练+微调的效果和随机初始化的效果接近。并且随机初始化的网络训练有很强的的鲁邦性特别是在：1.使用10%的训练集 2.更深更复杂的网络结构中  
