一 继往开来提出Batch Normalization 加速训练（丢弃dropout）:将一批数据的feature map转化为满足均值=0，方差=1的分布提出了残差网络块（Residual）：人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系。在这之前，神经网络都是由卷积层+池化层堆叠而成。而且我们认为这种堆叠深度越深，抽取的图像特征越高级，效果也会最佳。
实际上，随
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2024-04-28 12:57:17
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项目背景 现在要对XXX疾病进行二分类，通常医学上称之为阴性（无XXX病），阳性（有XXX病）。对于分类任务来说，二分类是最简单的分类任务。经典的分类网络（VGG，ResNet，DenseNet等）都是在ImageNet进行1000类分类任务。因此，本项目拟采用经典网络ResNet系列网络结构进行二分类实验。基本内容数据采集：特定设备采集人体3D数据，渲染生成训练需要的各种类型的2D图片。那么应
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2024-04-01 11:17:39
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环境：OS：UbuntuCaffe环境（CUDA、OpenCV、cuDNN、...）Nvidia显卡 TITIAN X目录1.数据准备（使用自己的数据）1.1生成 所有图像数据的 每一幅图的路径 类别标签的 txt文件2.利用1中的txt文件生成 lmdb文件3.准备网络模型：网络定义文件prototxt4.准备Caffe的Solver 文件：solver.prototxt5.开始训练6.训练完成
1、model.pyimport torch.nn as nn
import torch
# 【1】定义18/34层的残差结构；这个模块不仅需要有实线残差功能，还要有虚线的功能
class BasicBlock(nn.Module):
# 18/34层的残差结构，他的第一层与第二层的卷积核的个数是一样的
expansion = 1 # 对应的残差结构主分支上所采用的卷积
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2024-08-29 20:09:20
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1 为什么要用 Transformer ？（创新点）1.1 问题来源最开始机器翻译使用的 seq2seq 所存在的问题：encoder 和 decoder 之间的上下文向量长度固定，但输入文本的长度是不固定的，长度不对称固定长度的上下文向量无法对长语句做有效编码，会遇到信息瓶颈，产生信息丢失的情况为了解决上述问题，基于 attention 的 seq2seq 随即被提出（这个 attention
环境tensorflow 2.1
最好用GPUCifar10数据集CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题。任务的目标对一组32x32 RGB的图像进行分类，这个数据集涵盖了10个类别：飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。下面代码仅仅只是做显示Cifar10数据集用import numpy as np
import matplotlib.pyp
https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py这篇文章主要介绍了 图像分类的 inference，其中会着重介绍 ResNet。模型概览在torchvision.model中，有很多封装好的模型。 可以分类 3 类： 经典网络 alexnetvggres
·在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传播(foward propagation)的步骤，接着有一个叫做反向暂停(backward pause) 或叫做反向传播(backward propagation)的步骤。·逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。·一张图片在计算机中是如何表示的：为了保存一张图片，需要保存
零基础学Pytorch#3 | 用Pytorch实现Softmax多分类Ⅰ.笔记目标此博文就学习Pytorch具体实践做学习笔记，适用于对机器学习、深度学习有一定理论基础但实践能力薄弱的朋友。本文也着重讲解代码实践过程，不重概念的讲解。*此账号与error13为同一拥有者，此博客为error13博文的补充与更新（增加源码和详细解说）。Ⅱ.代码实操这节课老师主要讲是如何应用softmax实现多分类问
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2023-09-13 11:44:25
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在lifelong比赛上下载了图片数据集，目标是将不同光照下不同视角物体的分类，每张图片只含有一种类别，一共有51个类别（有刀、订书机、杯子、勺子等），所以想到了用ResNet50做图片分类，顺便学习ResNet的背后原理。论文阅读：Residual learning 部分图片展示
在ResNet之前理论上，加深神经网络层数之后，网络应该可以对更为复杂的特征进行提取，但是实验
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2024-06-12 12:54:02
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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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文章是对博主视频讲解的一些总结。 1.预言ResNet来自2015年，是出自微软实验室之手。可以训练152层超深网络。 对于一般网络而言，加深网络会带来问题：梯度的消失或者爆炸（引入数据标准化处理、权重初始化、BN）网络的退化（引入残差结构）2.亮点超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差块）使用BN加速训练（丢弃dropout）2.1 残差网络块目的解决网络的退化在网络层数
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2024-02-29 12:31:56
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ConvNext是在ResNet50模型的基础上，仿照Swin Transformer的结构进行改进而得到的纯卷积模型，当然原生模型是一个分类模型，但是其可以作为backbone被应用到任何其它模型中。ConvNext模型可以被称之为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。【0】【1】【2】论文名称：A ConvNet for th
3、详细的计算过程首先 F t r F_{tr} Ftr这一步是转换操作（严格讲并不属于SENet，而是属于原网络，可以看后面SENet和Inception及ResNet网络的结合），在文中就是一个标准的卷积操作而已，输入输出的定义如下表示： 那么这个 F t r F_{tr} Ftr的公式就是下面的公式1（卷积操作， V c V_{c} Vc表示第c个卷积核， X s X^{s} Xs表示第s个
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2024-07-30 08:45:50
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本文目的不在于让你学会各种大小数据的变化，而在于体会resnet执行的流程，大白话解说，读不懂的见谅！废话少说，直接上最重要的两个图片图：唱跳rap 用于和代码debug对照，接下来直接开始 内参数（瓶颈层，[3,4,6,3]对应唱跳rapx3x4x6x3，我个人理解为每个块内的遍历次数，分类数）从括号里外的顺序开始，先跳转到resnet类 i
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2024-05-21 10:51:09
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使用Resnet-50进行图片分类1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理一、ResNet-50结构介绍二、SqueezeNet1.1与ResNet-50比较5 操作步骤6 实验状况 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目的1、了解R
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2024-03-18 20:14:07
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作者丨Happy 导读本文是DeepLab系列作者“Liang-Chieh Chen”大神在全景分割领域的又一力作。它在Wide-ResNet的基础上引入SE与"Switchable Atrous Convolution,SAC"两种改进，嵌入到Panoptic-DeepLab框架中并在全景分割领域取得了SOTA性能(在更快、更大模型配置方面均取得了SOTA指标)。paper: https://a
目录前言一、任务介绍二、具体实现代码框架导入包及读入数据网络模型定义模型训练三、模型改进 前言本文将尝试应用残差神经网络网络解决图片分类的问题。实践平台为Kaggle。 链接: Kaggle - 树叶分类竞赛一、任务介绍任务是预测叶子图像的类别。 该数据集包含 176 个类别，18353 张训练图像，8800 张测试图像。 每个类别至少有 50 张图像用于训练。 测试集平均分为公共和私人排行榜。
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2024-06-16 11:52:54
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一 、论文翻译paper:Deep Residual Learning for Image Recognition论文解决的主要问题是深层的神经网络很难训练；提出了一种残差学习框架来减轻网络训练。摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差
@register_model()
@handle_legacy_interface(weights=("pretrained", ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1))
def resnet50(*, weights: Optional[ResNet50_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -&g
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2024-04-09 16:27:17
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