1.背景问题(1).如果只是单纯地把卷积层和池化层进行堆叠，造成的问题就会有梯度消失和梯度爆炸，梯度消失是指当在某一层进行BP的时候，误差为一个小于零的数，那不断相乘，就会趋近于零。梯度爆炸则是指某一层的开始误差都是大于1的数，直接相乘就会导致梯度爆炸。这种情况的处理方法就是对数据进行标准化处理和bn标准化处理特征图。 (2).退化问题就是本来训练到20层已经达到了99%，但是30层训练之后的正确
一、前言 本篇应该是爬虫获取20分类数据集使用不同网络模型分类的最后一篇，本篇主要讲ResNet的网络架构及实现，具体如何更改相应的文件位置请参考上一篇 ，经过不断的测试与训练博主发现一个不小的问题，就是网络训练了很久都不能拟合实际效果，一开始是以为每个epoch迭代速度慢的原因，后来经过排查发现，实际是因为参数初始化的值与零相近的结果。在链式法则中，这样的参数初始化的值易陷入梯度弥散的情况。相
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2024-05-11 16:35:56
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# 如何使用Python实现算法速度FPS（每秒帧数）
在计算机图形学和游戏开发中，帧率（FPS, Frames Per Second）是一个重要的性能指标，影响用户体验。今天，我们将通过简单的步骤教会你如何用Python测量算法的执行速度，并以FPS的形式展示。
## 流程概述
下面是实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
DeeBERT作者信息Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作。导语近年来预训练在 NLP 领域的各个任务上都表现出来很好的效果，但是在推理速度方面却不如人意，所以有很多的研究针对如何加快推理而提出了各种各样的尝试。本文针对加快 BERT 预训练模型的推理速度提出的相关方法，提出了一种简单而有效的方法 DeeBERT 来加速 BERT 推理，该允许在不经过整个模型的情况下提前退出，
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2024-09-06 12:08:33
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1，为什么提出ResNet网络？在不断加深的神经网络的深度时，会出现退化的问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增加深度后其准确率下降了。这不是由于过拟合导致的，因为这不仅导致训练集上误差增大，测试集上误差也增大。原因是随着网络越来越深，训练变得越来越难，网络的优化变得越来越难。理论上，层度越深的网络其学习到语义信息越丰富，提取的特征效果会越好；但是，实际上，由于深度增加导致网络难以训练，产生
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2024-05-02 11:24:57
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深度残差网络是ImageNet比赛中，效果最好的网络，在深度学习的探究过程中，发现对深度的扩展远远比广度的扩展效果要达到的好的太多。理论认为，同层的不同神经元学习不同的特征，越往后层的神经元学习特征的抽象程度越高。可以这样理解，如果要识别一个汽车如下图： 上面的图我画的有些粗糙，但是意思应该表达清楚了，特征的组合识别一个物体，如果特征越抽象则识别物体更加简单，也就是说网络模型越深越好了？那么
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2024-05-20 15:39:08
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作者想要达到算法准确度和效率的双重提升，一般提高准确度的方法主要是增加模型的深度或宽度，或者增加图像输入的分辨率。 在准确率方面，自从2012年AlexNet赢得了ImageNet的冠军，卷积神经网络变得越来越流行并且越来越大，2014年冠军GoogleNet有6.8M的参数，2017年的SENet有145M的参数，最新的GPipe有557M的参
目录前言一、背景介绍二、模型复合缩放（Compound scaling） 前言EfficientNet真的超级强大，让我们一起来耐心学习它吧！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf一、背景介绍EfficientNet是Google在2019年5月提出的网络，在当时表现SOTA，超级强，该论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。compound sca
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2024-08-21 10:38:53
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论文：Deep Residual Learning for Image Recognition网络深度对模型的准确性是至关重要的，更深的层可以学习到更加丰富和抽象的特征信息，Resnet论文也通过大量的实验证明可以通过增加网络深度的方式来提高准确率。但是如果只是简单堆叠更多层，会出现一个退化问题：随着网络的加深，准确率会先达到饱和而后快速下降，而且这种退化不是由过拟合引起的。并且通过实验发现更深的
Deep Residual Learning for Image Recognition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网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了深度高达152层的残差网
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2024-09-24 09:57:52
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在当今深度学习的应用中，检测速度也就是FPS（每秒帧数）是一个非常关键的性能指标。我们在使用深度学习模型进行图像或视频检测时，只有达到理想的FPS，才能确保应用的实时性能。因此，如何优化深度学习检测速度，使得FPS达到最佳状态，是一个亟待解决的问题。
### 用户场景还原
在一次图像分析项目中，项目团队采用了最新的深度学习模型进行无人机航拍图像的识别与检测。尽管模型在离线条件下的准确率极高，但在
速度评价指标深度学习FPS是一种衡量深度学习模型在处理图像或视频流时的速度性能的指标，通常表示为每秒处理的帧数（Frames Per Second）。随着深度学习技术的不断发展，尤其是在计算机视觉领域，FPS的评估变得尤为重要。通过FPS的优化，我们可以实现更高效的实时处理能力，从而满足行业的需求。接下来，我们将详细探讨如何解决“速度评价指标深度学习FPS”这一问题。
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导读在本文中，作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能，发现在需求更高的训练策略下，原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度，而无需额外的数据或蒸馏策略。 本文目录1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能1 RSB ResNet 论文解读1.1 背景和动机1.2 三种训练策
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2024-08-05 23:13:46
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【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
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2024-09-01 14:36:45
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在过去的两周的实习时间里，公司有使用TensorRT对UNet进行推理加速的需求，目前我这边已经取得了一些进展，所以在这里稍微总结一下。1. UNet网络 网络有很多对UNet算法的说明，因为该部分并不是本文的重点，就不详细进行介绍了。为了更好的使用TensorRT的API搭建U
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2023-11-12 12:02:36
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1、x5同层播放器移动端浏览器中的video元素是比较特别的，早期无论是在iOS还是Android的浏览器中，它都位于页面的最顶层，无法被遮盖。后来这个问题在iOS下得到了解决，但是Android的浏览器则问题依旧。X5是腾讯基于Webkit开发的渲染引擎，它提供了一种名叫「同层播放器」的特殊video元素以解决遮盖问题。只要给普通的video元素加上X5的自定义属性 x5-video-
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2024-07-30 09:52:25
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深度学习推理速度30FPS
在当今深度学习的应用中，推理速度的快慢直接决定了模型的实用性和用户体验。本文将通过多个结构要素深入探讨如何解决“深度学习推理速度30FPS”的问题，并为开发者提供实用的迁移指南、兼容性处理、实战案例等内容。
### 版本对比
要提高深度学习模型的推理速度，我们首先需要对不同版本的深度学习框架进行比较。在这方面，TensorFlow 2.x 和 PyTorch 1.x
resnet可以看作VGG16来使用，Resnet50中50表示容量，是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大量的标准密集层一起使用的，而是和global average pooling层一起使用的。最初的resnet是在imagenet中训练的，vgg就是卷积-》激活-》卷积。。，resnet就是有relu在上面的卷积层resNet Block：和vgg的区别，vgg的卷积-》
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2024-03-13 16:09:43
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前言 残差网络Resnet，被誉为撑起计算机视觉半边天的文章，重要性不言而喻。另外，文章作者何凯明，在2022年AI 2000人工智能最具影响力学者排行里排名第一： 为什么这篇文章影响力这么大呢？&n
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2024-03-27 16:05:18
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提到这个帧速率，我们大家只要玩过像LOL、屁股(守望先锋)等游戏都会有这个FPS数值是个什么意思了，我来引用一下百度百科的解释“FPS是图像领域中的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅。通常，要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式，每秒只能提供15帧。FPS”也可以理解为我们常说
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2024-08-21 10:59:24
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