MobileNet V1&V2引言随着深度学习的发展，卷积神经网络变得越来越普遍。当前发展的总体趋势是，通过更深和更复杂的网络来得到更高的精度，但是这种网络往往在模型大小和运行速度上没多大优势。一些嵌入式平台上的应用比如机器人和自动驾驶，它们的硬件资源有限，就十分需要一种轻量级、低延迟（同时精度尚可接受）的网络模型，这就是本文的主要工作。毕竟消费类产品很多是嵌入式的终端产品，而且嵌入式芯片
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们开设了一个最强ResNet改进系列专题，主要为大家介绍2020年最新发表在顶会顶刊上基于ResNet改进的论文，这些论文的创新点很值得参考借鉴！本文是【最强ResNet改进系列】第一篇文章，本文我们将着重
使用Keras构建深度学习模型(以Resnet50为例) 实现对Cifar10数据集的分类keras是目前流行的深度学习框架之一，目前已经整合到Tensorflow2.0版本中，用户通过安装Tensorflow包即可实现对Keras方便的调用。Keras为用户提供了多种深度学习模型调用的接口，用户通过简单的编辑即可实现经典模型的调用和搭建。目前Keras提供的模型接口有如下几个：from tens
知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度，MEAL V2不需要修改网络结构，也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+，这是一个非常nice的work。ME
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2024-04-27 10:07:35
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网络训练跑通了，精度OK了，对很多人来说可能已经万事大吉了，但如果网络需要在生产环境跑，还有一个点不得不去关注，那就是性能。对于大的网络，训练一次可能需要上月的时间，这时候就真正的体会到时间就是金钱了。提高网络的性能，缩短训练的时间，可能会节省上百万的金钱。 下面给大家介绍下之前对ResNet50网络的性能调优案例，希望能帮助到大家。调优过程中用到了MindSpore中的调试调优工具：MindIn
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2024-02-21 19:58:15
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keras之resnet50迁移学习做分类问题1描述：迁移学习用resnet50做分类，验证集上的准确率一直是一个大问题，有时候稳定在一个低的准确率，我的一次是一直在75%上下波动。问题2描述：resnet50迁移学习，训练集上的准确率一直在攀升，但验证集上的准确率一直上不去，一定程度上出现了过拟合现象，但加很多的BN、dropout、l1和l2正则化手段都不能有效的解决问题。***问题1答案：*
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2024-05-10 21:51:03
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Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇论文已很有名参考了大家阅读后的看法http://www.jianshu.com/p/e58437f39f65，也想聊聊自己阅读后的理解 网络深度是影响深度卷积神经网络性能的一大因素，但是研究者发现当网络不断加深时，训练的结果并不好。这
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2024-03-06 05:27:33
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在计算机视觉方面，实现最先进性能的大型模型与实际应用中简单的模型之间的差距越来越大。在本文中，将解决这个问题，并显著地弥补这2种模型之间的差距。在实证研究中，作者的目标不是一定要提出一种新的方法，而是努力确定一种稳健和有效的配置方案，使最先进的大模型在实践中能够得到应用。本文证明了在正确使用的情况下，知识蒸馏可以在不影响大模型性能的情况下减小它们的规模。作者还发现有某些隐式的设计选择可能会极大地影
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2024-06-29 07:35:07
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提示：需要强调，笔者是基于pytorch，来完成的模型训练。 文章目录
一、数据的获取
二、模型搭建与训练。三、模型调用，以及可视化界面。总结 一、数据的获取。 从网上查找，我们可以知道，猫的十二类分别是： 布偶猫，阿比西亚猫, 孟加拉豹猫, 暹罗猫, 无毛猫, 波斯猫, 缅因猫, 俄罗斯蓝猫, 埃及猫, 英国短毛猫, 伯曼猫, 孟买猫。下面
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2024-07-04 09:51:26
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残差思想修改输入比重构整个输出更容易（锦上添花 比 雪中送炭 容易太多）注意本文展现的是做此题的大概流程，准确率并不高。为提高准确率使用了迁移学习 + ResNet。此文章目前准确率能达到93.4328%题目出自Paddle猫十二分类，但实在不习惯Paddle，故用Pytorch重新写一遍。0. 库函数# 路径操作
import os
# 文件操作
import shutil
# torch相关
0、摘要1、引言2、相关工作3、预置知识、讨论和intuition（直觉？）3.1 深度可分离卷积3.2 Linear Bottlenecks（低维不使用ReLU）3.3 倒残差结构（先升维+倒残差）4、模型结构5、实现说明6、实验6.1 ImageNet分类6.２ 消融实验7、总结 MobileNetV2是在MobileNetV1的基础上修改的，MobileNetV1可以看看：MobileNe
机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标有：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。一 分类问题图解举个例子： 我们有10张照片，5张男性、5张女性。如下图：有一个判断性别的机器学习模型，当使用它来判断「是否为男性」时，会出现4种情况。如下图：实际为男性，且判断为男性（正确）实际为男性，但判断为女性
1. 问题描述在使用Matlab中神经网络工具箱的时候，经常会很困惑： 我们需要将原始数据集拆分为三份： 训练集、验证集和测试集 但是我也注意到在有些机器学习算法中，数据集往往被拆分为两份：训练集和测试集。所以我们的问题归纳如下：对于神经网络来说真的需要验证集嘛？验证集是可选的嘛？进一步来说，在机器学习领域验证集和测试集的区别是什么？2. 解释一相关定义训练集 （训练阶段） 用于构建我们的模型，我
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2024-06-07 23:34:54
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resnet18、resnet50网络结构来源：https://www.jianshu.com/p/085f4c8256f1resnet18剪枝策略： 1.只剪basicblock的bn1相关层通道 2.同时剪basicblock的bn1和bn2相关层通道，其中bn2剪枝需要注意上下层通道一致性resnet50剪枝策略： 1.只剪bottleneck的bn1和bn2相关层的通道 2.同时剪bott
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2024-06-03 11:10:08
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Abstract人们通常是在固定的计算资源下设计CNN，更多的计算资源也就意味着更高的准确率。本文系统地研究了模型的缩放，提出仔细地平衡网络的深度、宽度和图像分辨率可以得到更优的性能。基于此发现，作者提出了一个新的缩放方法，通过一个简单而有效的复合系数来统一地缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。作者证明该方法对 MobileNets 和 ResNet 的缩放是有效的。更进一步，作者使用神经结构搜索方
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2024-06-14 22:43:03
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这项工作由香港科技大学，腾讯 AI lab，以及华中科技大学合作完成，目的是提升二值化卷积神经网络（1-bit CNN）的精度。虽然 1-bit CNN 压缩程度高，但是其当前在大数据集上的分类精度与对应的实值 CNN 相比有较大的精度下降。本文提出的 Bi-Real net 用 shortcut 传递网络中已有的实数值，从而提高二值化网络的表达能力，并且改进了现有的 1-bit CNN 训练方法
关于Deformable Convolutional Networks的论文解读，共分为5个部分，本章是第四部分：[ ] Part1： 快速学习实现仿射变换[ ] Part2： Spatial Transfomer Networks论文解读[ ] Part3： TenosorFlow实现STN[x] Part4： Deformable Convolutional Networks论文解读[ ] P
resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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本科是电子信息工程专业，毕设选到了深度学习相关的题目，由于是第一次接触，所以自学了相关内容。内容大概是复现《人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法》，之后随缘有空更语义压缩部分。此次是对CIFAR10数据集进行特征提取，使用了RESNET18网络，其中，对RESNET18网络进行了网络改写，将准确率达到了95%。直接上代码吧！！！"""
主
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2024-04-05 07:55:35
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学习目录：一.sklearn转换器和估计器1.转换器（特征工程的父类） 2.估计器（sklearn机器学习算法的实现） 第一步：实例化一个estimator 第二步：estimator.fit(x_train,y_train)训练和计算（调用完毕，模型生成） 第三步：模型评估 1.直接比对真实值和预测值  
