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
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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论文就不解读了，大部分解读都是翻译，看的似懂非懂，自己搞懂就行了。最近想着实现一下经典的网络结构，看了原文之后，根据原文代码结构开始实现。起初去搜了下各种版本的实现，发现很多博客都是错误百出，有些博文都发布几年了，错误还是没人发现，评论区几十号人不知道是真懂还是装懂，颇有些无奈啊。因此打算自己手动实现网络结构，锻炼下自己的代码能力，也加深对网络结构的理解。写完之后也很欣慰，毕竟一直认为自己是个菜鸡
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2024-03-30 08:36:28
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ResNet在2015年的ImageNet竞赛上的识别率达到了非常高的水平，这里我将使用Caffe在Cifar10上复现论文4.2节的Cifar实验。ResNet的基本模块Caffe实现Cifar10上的实验结果及说明ResNet的基本模块 本文参照Torch7在Cifar10上复现ResNet的实验，使用Caffe复现之。ResNet的基本模块可以如下Python代码: <code cl
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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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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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
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from multiprocessing imp ...
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
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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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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pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
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2024-04-01 06:16:59
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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