1.download and save to 'resnet18.pth' file: import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F import torchvision def main(): prin ...
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2021-07-30 10:36:00
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2评论
一、基础 RetNet网络的基础是残差块。 以下是原始论文所给出的最基础的残差块。后续可以对单残差块进行处理，如加入池化，批量化归一等各种操作。二、最基本的的ResNet18 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。 下图就是一个ResNet18的基本网络架构，
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2024-01-08 13:55:22
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Resnet18结构如下：可以看到，18层的网络有五个部分组成，从conv2开始，每层都有两个有残差块，并且每个残差块具有2个卷积层。开头没有残差块的结构为layer_1，之后每四个conv为一个layer（对应上图蓝（layer_2）、棕（layer_3）、黄（layer_4）、粉（layer_5）四种颜色）。需要注意的是，从conv3开始，第一个残差块的第一个卷积层的stride为2，这是每层
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2024-05-02 16:44:01
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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、ResNet是什么？1. 残差学习2. ResNet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pytorch就更不用多说了。(坑自坑
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2023-07-07 15:52:18
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算子优化总结（resnet18中的upsample算子反向为例）发现问题模型训练，从输出打印来看，每次迭代耗时约1.03s； ixprof收集性能数据，看到upsample_bilinear2d_backward_nhwc_out_frame这个kernel耗时占比高达22.56%，推测有可优化空间；shape获取获取方式：1.保存为onnx模型直接查看，有些特殊op无法看到，比如本例中的upsa
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2024-04-25 14:59:24
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因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术
原创
2024-08-20 09:23:02
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这里的18指定的是带有权重
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2024-04-22 10:50:50
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前言：这段时间一直在研究深度学习的相关内容，也依据工作需要从github上研究了一些项目，对基础知识有了一定的了解，但是从学习到完全掌握和应用是两回事并且有相当大的一段距离，这里我通过从头开始准备数据，构建网络的，调整参数，整个流程完整跑了一遍，才对之前只知其一不知其二的问题有了更好的理解，这里通过文字分享出来，欢迎指正！再次，强烈建议，如果想认认真真学深度
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2024-03-26 15:12:18
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CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）1 ResNet18网络实现及略微改进2 学习过程中的部分问题总结：2.1 为什么nn.ReLU() 设置 inplace=True？2.2 nn.Sequential(*layers)加了一个\*2.3 net.train()/ net.eval()2.4 用到的argsparse模块2.5 创建记录数据的txt文件2.6 sum_l
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2024-04-29 15:15:49
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本文的目标是检验当前的视频数据集是否有充足的数据来训练非常深的3D卷积神经网络(原文：The purpose of this study is to determine whether current video datasets have sufficient data for training very deep convolutional neural networks with spati
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2024-07-25 10:44:01
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R329是矽速科技开发的强大的AI功能,今天尝试下在上面部署分类网络resnet18. 模型量化的代码及数据我都放在了github模型下载onnx模型是有个一个model zoo的,其中resnet18的下载地址为:链接启动容器docker 容器里面包含了转换模型的依赖项， 只要bash里运行以下命令即可。docker run --gpus all -it --rm \
-e DI
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2024-05-31 10:40:24
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ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet34层模型的结构简图：ResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差结构）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网
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2024-05-26 13:59:26
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在残差结构提出之前，根据实验表明，随着网络层不断的加深，模型的准确率起初会不断的提高，达到最大饱和值，然后随着网络深度的继续增加，模型准确率不但不会继续增加，反而会出现大幅度降低现象，即
模型训练过程和测试过程的
error
比浅层模型更高
。 原论文将输入X(即input)经过一系列处理之后得到残差F(X)，若是在shortcut分支上不经过downsample处理(即不经
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2024-06-17 11:12:08
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前 言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接
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2024-06-20 17:15:23
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深度学习之卷积神经网络（14）CIFAR10与ResNet18实战网络结构Basic BlockRes BlockResNet18完整代码CIFAR10ResNetResNet_CIFAR10_train运行结果完整的运行结果 本节我们将实现18层的深度残差网络ResNet18，并在CIFAR10图片数据集上训练与测试。并将与13层的普通神经网络VGG13进行简单的性能比较。 网络结构 标准的
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2024-03-24 12:46:16
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微调代码只训练全连接层和layer4model = torch.load( '../model/2022050
原创
2023-03-08 15:40:48
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前一篇实现了ResNet18训练自定义数据集，详细介绍了数据集制作、模型构建及训练，并且介绍了相应模块如何
原创
2024-08-20 09:22:19
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通常的认识是，神经网络的深度越深，效果越好；但事实并不完全一致，太深的神经网络很容易导致梯度消失或梯度爆炸。ResNet 网络的提出，就是为了解决网络深度增加的问题。ResNet 提出了一个新的网络块——残差块：即可以把网络的输入加上后两层的输出，一起作为第三层的输入。ResNet 网络由很多个这种跨层直连的残差块组成，每个残差块（Resudual block）通过输入与输出的相加，来
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2024-02-26 11:51:09
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ResNet18-Pokemon分类项目： 文章目录ResNet18-Pokemon分类项目：1.ResNet18简介2.自定义Pokemon数据集3.搭建ResNet184. 训练结果5.参考 1.ResNet18简介深度学习发展到现在已经取得了非常引人注目的成果，那么在处于世界认知前沿的大佬们开始担忧未来人工智能对人类的反噬，这种担忧是具有一定前瞻性的，但是解放劳动力是科技发展的不断追求。从一
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2024-05-16 10:24:26
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神经网络与深度学习实验day11-基于torch用ResNet18模型实现MNIST5.4 基于残差网络的手写体数字识别实验5.4.1 模型构建5.4.1.1 残差单元5.4.1.2 残差网络的整体结构5.4.2 没有残差连接的ResNet185.4.2.1 模型训练5.4.2.2 模型评价5.4.2.3 模型参数统计5.4.3 带残差连接的ResNet185.4.3.1 模型训练5.4.3.2
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2024-08-21 10:30:55
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