摘要：在开发初期开发者往往聚焦在模型的精度上，性能关注较少，但随着业务量不断增加，AI应用的性能往往成为瓶颈，此时对于没有性能优化经验的开发者来说往往需要耗费大量精力做优化性能，本文为开发者介绍一些常用的优化方法和经验。
作者： panda。随着AI技术和计算能力的发展，越来越多的开发者学会用tensorflow、pytorch等引擎训练模型并开发成AI应用以解决各种生产问题。在开发初期开
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2024-08-25 20:25:49
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1.对应着图像中的CNN部分，其对输入进来的图片有尺寸要求，需要可以整除2的6次方。在进行特征提取后，利用长宽压缩了两次、三次、四次、五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造。Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络2.ResNet101有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联
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2024-02-19 11:42:41
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大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行，没有串门没有聚餐，整个人闲的没事干。。。医生真是不容易，忙得团团转还有生命危险，新希望他们平安。本篇不属于初级教程。如果完全看不懂请自行谷歌或搜索作者博客。deeplab官方提供了多种backbone，通过train.py中传递参数，--model_variant="resnet_v1_101_beta" \可以更改backbone。（resnet_v
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2024-05-08 11:18:58
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在实现网络之前，我们首先要对残差网络的实现方法有一定的了解，这里不再过多的赘述。要实现一个网络，最重要的当然是基本框架的搭建了，我们从这张图片来入手resnet的基本框架。 &nb
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2024-03-19 17:27:23
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keras里面tensorflow版ResNet101源码分析"""
Adapted from https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294
改编自 flyyufelix
注意:keras支持的Tensorflow----Using TensorFlow backend(需要修改相应的配置文件)
kera
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2024-06-21 19:53:20
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PyTorch实现的ResNet50、ResNet101和ResNet152import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprin、
原创
2022-08-06 00:05:24
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最近在做一个小测试，给了类似VOC格式的数据集，但是没有20类，只需要预测前景的四个坐标，我就拿ssd300练了个手。后来提交一次后，虽然改了很多，如把backbone从VGG16改成了ResNet34,ResNet101, 运用空洞卷积提高感受野，把原来的ssd300拓展为ssd512等，但是并没有提高测试集上的指标，原因还是图片中小物体较多，其实并不需要太大的感受野，比如下面这张图片： 但也不
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2024-06-23 22:44:15
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目录一、深度残差网络（Deep Residual Networks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效？二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（Residual Blocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块的变体四、ResNet架构架构组成4.1 初始卷积层功能和作用结构详解为何不
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2024-08-30 11:12:01
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文章目录1. resNet介绍1.1 34层深度残差结构1.2 网络亮点1.3 网络简单堆叠和resNet网络的比较1.4 残差结构residual1.5 Batch Normalization详解2. 迁移学习简介2.1 使用迁移学习的优势2.2 迁移学习过程理解2.3 常见迁移学习方式3. 花分类实例 1. resNet介绍1.1 34层深度残差结构1.2 网络亮点超深的网络结构（突破100
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2024-04-22 12:38:18
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ResNet50的源码路径为mmdet/models/backbones/resnet.py。ResNet系列网络是经典网络之一，后续很多变种（如ResNeXt和ResNeSt等）和其他网络都借鉴了其残差块结构，首先先对一些结构名词做一些解释，便于理解。残差块，即Residual Block，也就是接下来要讲解的BasicBlock和Bottleneck两个基本模块，若干卷积层、归一化层和激活层构
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2024-04-17 14:57:01
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深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。在此博主将描述各种模型的关键结构。1、resnet系列1.1 原始resnet2015年 何凯明。 resnet系列包含resnet18、resnet34、resnet50、resne
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2024-05-08 17:14:47
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ResNet结构ResNet的网络结构有：ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152.其中ResNet18和ResNet34属于浅层网络，ResNet50、ResNet101、ResNet152属于深层网络。ResNet创新点1.超深的网络结构（突破1000层）2.提出Residual模块3.使用Batch Normalization加速训练残差结
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2024-06-13 06:58:33
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一、前言从 2018 年开始，就有人开始担忧算法工程师的前景，一直到如今的算法岗灰飞烟灭。经常听到的一句话是：我们这届找工作太难了。这就跟老师挂在嘴边的「你们是我带过的最差的一届学生」，有异曲同工之处。不说算法岗，程序员这个职业，找工作也是越来越难。试问，哪个职业找工作是越来越简单的？N 年前，应聘小学、初中老师，需要什么要求，现在需要什么要求？N 年前，博士留校任教，需要什么要求，现在又需要什么
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2024-08-12 18:03:18
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论文:Aggregated Residual Transformations for Deep Netral Networks0 序言ResNeXt网络可以理解是ResNet网络的小幅升级，个人感觉这篇论文改进的点比较少，主要是更新了block。对于ResNet50/101/152甚至更高层数的网络，我们都是使用左边这个残差结构。这个结构也非常简单，假设对于我们输入channel为256的特征矩阵
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2024-04-13 13:41:21
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top1直达96的模型：pytorch框架、网络模型SE-Resnet50，优化算法AdamPytorch[facebook]是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow[google、工程能力强]，Caffe，MXnet[amazon], theano[适合科研]一样，非常底层的框架，它的前身是torch，主要的语言接口是Lua，在如今github上前10的机器学习项目有9
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2024-08-22 17:38:43
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项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1932295一、人脸检测原理简介人脸关键点检测，是输入一张人脸图片，模型会返回人脸关键点的一系列坐标，从而定位到人脸的关键信息。1.1 图像分类和回归的区别1.2 损失函数图像分类CrossEntropyLoss :信息熵的计算
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2022-02-22 14:09:53
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# 基于ResNet101的Faster RCNN实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将介绍如何使用ResNet101作为基础网络来实现Faster RCNN目标检测算法。Faster RCNN是一种经典的目标检测算法，它通过引入区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）来提高检测的准确性和速度。
## 2. 实现步骤
下面是实现基于ResNet101的
原创
2023-07-12 03:45:00
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resnet101网络 让我告诉你一个故事。 一旦我为我们的设计系统构建了另一个日期选择器组件。 它由文本输入和带有日历的弹出窗口组成，单击可显示日历。 然后，可以在外部单击或选择日期来关闭弹出窗口。 外部点击逻辑的大多数实现都是通过将实际点击侦听器附加到DOM来完成的。 但是，我想构建可访问的日期选择器，因此您可以使用选项卡打开日历并以相同的方式关闭。 此外，如果您在页面上放置了多个日期选择器
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2024-08-06 10:00:14
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本系列将利用阿里云容器服务，帮助您上手Kubeflow Pipelines. 第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇：开发你的机器学习工作流 第三篇：利用MPIJob运行ResNet101 从上篇文章中，我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline运行单节点任务
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2019-05-17 16:47:00
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使用VGG16作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master+VOC2007数据集。
原创
2022-02-14 14:01:59
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