注意：巨坑提醒：python版本和mindx sdk有关联，python3.7.5最高支持的mindx sdk版本为2.0.3 如果使用2.0.4版本，会报错： 如果有遇到这类问题的小伙伴一定要记得注意一下Python和MindX SDK的版本哈。 MindX SDK2.0.4推荐Python用3.9.2版本，我的上面使用3.7.5是报错了。基于MindX SDK部署应用的源码介绍Mindx sd
Deep Residual Learning for Image Recognition原论文名字 ResNet34层模型的结构简图： 图中有连接线的结构是残差结构，最后通过一个平均下采样操作和一个全连接层得到最终的输出。网络中的亮点：1.超深的网络结构（突破1000层） 从下图可以看出单纯的堆叠卷积层和最大池化下采样层去堆叠网络并不是层度越深效果越好 原作者提出了两个问题： 1.1随着网络的层
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2024-04-02 06:23:35
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文章目录前言一、总概二、代码解读1.self.forward方法2.ResNet类与其__init__()3.self._make_stem_layer方法4.self.make_res_layer方法4.1 ResLayer类4.2 `__init__` 中 self.res_layers总结 前言mmdetection/mmdet/models/backbones/resnet.py中的Re
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2024-02-23 12:30:05
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文章目录前言一、ResNet简介1.1 ResNet概念及特点1.2 ResNet完整结构1.3 ResNet50 网络模型二、环境搭建2.1 部署本项目时所用环境2.2 LabVIEW工具包下载及安装三、LabVIEW OpenVINO实现resnet50图像分类3.1 模型获取及转换为onnx3.2 LabVIEW OpenVINO调用 resnet50实现图像分类（openvino_res
主要贡献：网络变深以后的梯度消失，梯度爆炸问题，这个问题被BN解决。网络退化问题，并不是过拟合，而是在增加更多的层后导致的训练误差。如relu函数，低维度的特征通过relu后，会有一部分被毁掉，因为维度越低分布到relu激活带的可能性就越小。那么在反向传播的时候就会出现梯度消失，那么神经元的权重就无法更新，导致特征退化。那么理想解决办法就是对冗余数据使用relu，对不含冗余信息的使用线性激活。对现
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2024-03-18 23:41:34
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作为初学者，最近刚接触Ascend200DK，按照官方的指导一步步搭建起了开发+运行环境，运行的第一个样例就是Mindstudio自带的Resnet50网络，对昇腾AI处理器的强大性能尤为印象深刻。个人习惯会去研究一下源码，这里分享下心得体会，能力有限，水平一般，如果哪里写的不对的，还请指正。对于Mindstudio开发套件，个人理解作用是提供一个简单方便的界面，让代码开发和调试更加顺畅， Min
前言本文目的是结合代码对该工作中的trick进行梳理，帮助广大工程师童鞋抄作业，整合到自己的项目中。 A ConvNet for the 2020s我愿称之为2022年cv算法工程师抄作业必备手册，手把手教你改模型，把ResNet50从76.1一步步干到82.0。或许对于广大researcher而言这只是一个堆trick的工作，但对于工程师来说，光是验证哪些trick能work，哪些tr
目录1. 介绍2. tools 代码文件夹2.1 get_palette 2.2 transform 3. train 部分4. 结果展示1. 介绍本文使用resnet 34作为backbone代替传统unet的 vgg，实现对PASCAL VOC的分割训练了两百个epoch后，mean iou到达了0.4左右，没有达到预期的效果完整的下载地址：基于UNn
2015_ResNet_何凯明：图：网络描述：ResNet的主要思想是在网络中增加了直连通道，即Highway Network的思想。此前的网络结构是性能输入做一个非线性变换，而Highway Network则允许保留之前网络层的一定比例的输出。第二幅图中这两种结构分别针对ResNet34（左图）和ResNet50/101/152（右图），一般称整个结构为一个”building block“。其中
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2024-02-23 16:54:36
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# PyTorch中的ResNet-50：概述与实现
ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，首次在2015年由何恺明等人提出。ResNet的核心思想是引入“残差学习”，通过使用跳跃连接（skip connections）来避免深度网络训练中的梯度消失问题。ResNet-50是ResNet的一个变种，具有50层网络，非常适合图像分类等多种计算机视觉任务。
## ResNet-50架构
在
原创
2024-07-31 08:10:08
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数据结构二 文章目录数据结构二trie树例题1：trie字符串统计例题2:最大异或对并查集例题1：合并集合例题2：连通块中点的数量例题3. 食物链**堆例题1：堆排序例题2 模拟堆 trie树类似于数据结构中的树，但不是二叉树，一个节点可以有多于两个的子节点 其完成功能主要是存储和查找，（可以通过维护特殊的变量解决特定的题目，以下例题中有讲）存储： 从根节点开始idx==0；根节点不存储数据，利用
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2024-10-08 11:14:27
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自用方便日后回顾，有问题可以去原博客中向作者提问，侵权即删。总结对比下L1 损失函数，L2 损失函数以及SmoothL1损失函数的优缺点。均方误差MSE (L2Loss)均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值f(x) 与真实样本值y 之间差值平方的平均值，其公式如下 其中，yi和f(xi)分别表示第i个样本的真实值及其对应的预测值，n为样
这是Du Tran在Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks之后发表的续篇，相当于C3D的第二个版本，C3D-resnet.我个人觉得这篇文章除了主要探讨C3D-resnet以外，更重要的是对CNN卷积结构在时空特征表现上的一个深入探讨。大部分工作还是基于UCF-101，而且从头训练，很利于在硬件条件有限的情况下
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解 文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解前言ResNet讲解Deep residual learning framework(深度残差学习框架)残差结构(Residuals)ResNet模型结构ResNet Pytorch代码完整代码总结 前言ResNet是微软研究院的He, Kaim
降维概念降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组 “不相关” 主变量的过程维数维数：嵌套的层数0维 标量1维 向量2维 矩阵3维…n维特征选择定义数据中包含 冗余 或者 相关变量(或称为 特征、属性、指标等)，旨在从原有特征中找出主要特征方法Filter(过滤式) Embeded(嵌入式)Filter(过滤式)主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联方差选择法：低方差特
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2024-09-24 21:33:05
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出处论文：Deep Residual Learning for Image Recognition作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想主要体现在 Residual(残差)，从名字就可以看出，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和iden
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2024-09-18 14:53:46
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论文重新审视了ResNet的结构、训练方法以及缩放策略，提出了性能全面超越EfficientNet的ResNet-RS系列。从实验效果来看性能提升挺高的，值得参考 论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07579论文代码：https://gi
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2024-05-14 15:04:44
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1、输入子系统宏观介绍1.1、层次结构(1)输入子系统分为三层，分别是事件处理层、核心层、设备驱动层； (2)鼠标移动、键盘按键按下等输入事件都需要通过设备驱动层→核心层→事件处理层→用户空间，层层上报，直到应用程序; (3)事件处理层和核心层是内核维护人员提供的，我们作为嵌入式开发工程师是不需要修改，只需要理解和学会使用相关接；我们只需要根据核心层提供的接口和硬件特性，去编写设备驱动层；1.2、
Resnet50的代码不是由笔者编写，笔者只对代码进行讲解，方便后续使用。原作者博客链接。 为了节省篇幅这里不贴出代码，请访问原作者GitHub查看代码。在阅读本博客前请先了解残差网络的结构和原理，推荐博客。1.ResNet50的网络结构Resnet50包含两个基本的模块：Conv Block和Identity Block。这两个模块的结构图如下所示：从图中可以看到，Identity Block的
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2024-03-04 02:30:58
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ResNet _make_layer代码理解ResNet构建过程BasicBlock理解Bottleneck理解 ResNet 上图为ResNet的5个 基本结构，为了方便理解，此处以最简单的18-layer为例来展开： 首先我们知道ResNet中对于50层以下的构建块采用的是BasicBlock，而大于50的深层则采用的是Bottleneck，BasicBlock的构建代码如下：class B
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2024-04-09 22:40:59
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