1、 RestNet网络1.1、 RestNet网络结构ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近
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2024-03-21 15:24:16
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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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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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统计学习三要素（模型，策略，算法）：模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型算法：学习模型的具体计算方法统计学习三要素统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN完全指南终极版（一）卷积神经网络CNN完全指南终极版（二）《解析卷积神经网络——深度学习实践
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2024-04-07 21:29:37
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总体架构1ROI对从RPN中选出来的1000个Proposal Boxes，以及从FPN中输出的多层特征图进行ROI Pool，对于box中的对象进行分类，并再次进行Proposal Boxes偏移（offset/delta）数值回归，产生新的分数和再次微调的box，以及得到标签，最后再次进行非极大值抑制(NMS)： 基于FPN的ROI处理会比传统的Faster RCNN多出一些步骤，要更加复杂一
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2024-03-27 15:53:31
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如题。感觉物体检测框架还是比较复杂的，在这里理一下，一张图像从输入到输出，究竟被做了哪些操作。警告：可能存在大量不知道我在说啥的状况，这个博客针对自己的初步理解，还是不够细致和准确，我只是记录一下，防止自己忘记，并无科普目的。那么首先肯定是图像的预处理和增强。这个不必多说。假设处理完之后，图像的大小为3*800*1216。FasterRcnn-Resnet50-FPN由backbone，propo
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2024-04-25 09:12:33
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1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。但深度继续
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2024-04-20 19:15:06
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TorchVision中给出了使用ResNet-50-FPN主干(backbone)构建Faster R-CNN的pretrained模型，模型存放位置为https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth，可通过fasterrcnn_resnet50_f
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2024-04-16 09:46:18
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1.第一点疑问，关于AP50的计算方式的疑问，参考链接：，讲的比较清楚。2.第二点疑问，关于图像金字塔和特征金字塔，首先明确这两个东西是不同的，这点我是看文章明白的，推荐大家把原论文基本原理部分看一遍。3.关于横向连接，看了一篇博客是这么解释的，现在对横向连接有了第一个感觉就是怎么是这么融合的，ResNet每个阶段的输出和经过上采样之后的输出融合，对网络究竟影响在何处。另外我想研究FPN用在目标检
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2024-08-09 13:48:26
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（RFN-Nest: 用于红外和可见光图像的端到端残差融合网络）RFN提出了一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN。介绍现有的融合方法可以分为两类: 传统算法和基于深度学习的方法。在传统的算法范畴中，多尺度变换方法被广泛应用于从源图像中提取多尺度特征。通过适当的融合策略将特征通道组合在一起。最后，通过反多尺度变换重建融合图像。显然，这些算法的融合性能高度依赖于所使用的特征提取方法
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2024-04-23 08:27:13
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多速率（多尺度）信息融合研究情况简介
多传感器融合问题是近年来比较受关注，综合利用多个传感器信息，可以对系统的状态进行更精确的估计，避免了单一传感器带来的误差和风险。笔者最近阅读了多速率多传感器系统融合估计的一些文章，在此做一下简略介绍。所谓多速率，或称多尺度，是指在对目标进行观测时，各个传感器的采样速率（采样周期）不一样。举个例子，对一个飞机进行跟踪，
月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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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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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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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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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
那么卷积后面的加法，执行的两个tensor相加，也就变成了 [n, ho, wo, co] + [n, ho, wo, co] = [n, ho, wo, co]。那么第一次卷积
原创
2024-08-07 16:10:30
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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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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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最近一直在天池上面看一些关于图像分类的代码，发现基本上都是yolo的调参，就想看看以前的模型是不是真的就跟不上时代了，然后去翻了翻torchvision.models，然后就选中了fasterrcnn_resnet50_fpn这网络，因为之前只是跟着教程跑了一遍，并没有详细的看过。花了点时间跑了一下天池最入门的街景字符编码数据集。在等数据跑的时候看看了源码。1.先看一下fasterrcnn_res
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2024-04-29 19:03:37
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