一、YOLACT 论文：https://arxiv.org/abs/1904.02689 yolact 源代码：https://github.com/dbolya/yolact yolact、yolact++本文的主要贡献： YOLACT是2019年发表在ICCV上面的一个实时实例分割的模型，它主要是通过两个并行的子网络来实现实例分割的。 (1)Prediction Head分支生成各个ancho
目录 数据加载（创建dataset对象）创建一个 DataLoader对象部分数据可视化 创建模型（two methods）没有使用GPU采用torchvision.models中的自带模型(resnet)自写模型循环DataLoader对象，将数据加载到模型中训练10epoch训练效果如下 数据加载（创建dataset对象）使用torchvi
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2024-03-18 15:03:24
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Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet
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2024-05-06 21:58:19
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之前的一些记录数据集读取的通用流程(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%)balabalabala之前的代码感觉还是太乱了，我刚开始学的时候还是用的tensorflow1.2 现在2.5都要出来了,就重新梳理了一下 这次用了Tensorflow1.15，统一使用了t
import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformstransform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), ...
原创
2021-04-22 20:47:01
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一共分三个文件,是可以跑通的resnet_utils， resnet_v2.py，resnet_v2 + cifar.py（前两个从官网下载，注释为网上摘抄和个人理解，第三个取自小蚂蚁的博客）resnet_utils# Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
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1.第一点疑问，关于AP50的计算方式的疑问，参考链接：，讲的比较清楚。2.第二点疑问，关于图像金字塔和特征金字塔，首先明确这两个东西是不同的，这点我是看文章明白的，推荐大家把原论文基本原理部分看一遍。3.关于横向连接，看了一篇博客是这么解释的，现在对横向连接有了第一个感觉就是怎么是这么融合的，ResNet每个阶段的输出和经过上采样之后的输出融合，对网络究竟影响在何处。另外我想研究FPN用在目标检
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2024-08-09 13:48:26
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这篇文章是用来讲解Resnet(残差网络)代码的，结合代码理解残差网络结构。目录Bottleneck类Conv3×3Conv1×1 BasicBlock ResNet _make_layer代码解析完整的ResNet代码：可以直接调用torch内置的resnet官方代码。from torchvision.models import resnet50
model = r
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2024-02-23 15:58:20
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目录1.引言2.网络创新 Residual-残差块Batch Normalization 批范规划层迁移学习 3.网络架构4.代码实现5.总结1.引言ResNet 是在 2015 年由何凯明提出来的，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名，NB。 原始论文为：Deep Residual Lea
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2024-03-21 10:03:10
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oneDNN是Intel开源的深度学习加速库，其前身为MKLDNN，对于Intel自家硬件（CPU以及GPU），oneDNN对神经网络算子的计算过程进行了针对性的优化处理，从而显著提升了神经网络算子在Intel硬件下的计算速度。在训练侧，oneDNN已作为第三方工具被目前几乎所有的主流训练框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet等）集成；在推理侧，其是OpenVINO的后端，并也经常
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2024-02-22 19:15:27
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终于开题，抓紧发文，然后放飞，来由就是想搞一篇论文，但是增加了某个东西之后吧，速度变慢了，所以导师提议加个这玩意看看能不能快点。论文题目：TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture代码：https://github.com/mrT23/TResNet包含三个变体，TResNet-M、TResNet-L 和 TResNet-XL，它们仅在
Resnet网络详细结构（针对Cifar10） 结构 具体结构（Pytorch） conv1 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2 ...
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2021-07-28 23:30:00
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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
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2024-05-08 14:03:30
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One-hot encoding（伪变量）是一种将类别变量转换为几个二进制列的方法。机器学习中对分类变量的one-hot编码不是好选择。会随特征维度增加增加one-hot 数量。维度在较低量是更好的。如有一个代表美国州的列，one-hot方案将导致另外五十个维度。为数据集增加大量的维度，产生太多没用信息；导致异常稀疏的现象，且难以进行特征优化；对神经网络的优化器在错误空间时会遇到很多麻烦。而且每个
最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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import time import torch from torch import nn,optim import numpy as np import torch.nn.functional as F from torch.optim import lr_scheduler def unpick ...
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2021-10-11 18:27:00
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这两天一直被cifar数据集困扰，所以给大家总结一下关于cifar数据集的一些东西。cifar数据集的来源与下载http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html这是cifar数据集的下载网站，上面也有关于cifar数据集的一些使用教程，可以研读借鉴。Cifar-10 是由 Hinton 的两个大弟子 Alex Krizhevsky、Ilya Sutsk
