目录1.生成txt文件2.修改train.prototxt2.1修改prototxt的开头，2.2修改prototxt的结尾3.编写solver.prototxt4.训练5.测试，6.针对Resnet50的注意事项附录：完整的depoly.prototxt1.生成txt文件分类网络可以不用制作lmdb数据，直接用txt文件作为输入源，一般习惯创建一个images文件夹，然后里面每一类单独一个文件夹
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2024-06-26 14:08:23
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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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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 是属于图像分类的CNN。网络深度和宽度（卷积核数据）增加，可以提高模型性能。LeNet网络结构 1998年 Yann LeCun Proceedings of the IEEE输入图片为32*32*1，卷积核大小为5*5，下采样步长为2，卷积时对原
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2024-04-17 17:31:01
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在前面两篇文章总结了经典的CNN四个模型，其网络层次如下所示： 众所周知，网络的层数越低，网络的性能会越来越好。恰面我们看到了经典的四个网络架构，层数最多的也就22层。是不是可以造出更深的网络来呢？为此很多人继续去做实验，人们发现网络性能没有提高反而降低了，考虑其原因可能是梯度爆炸或者梯度消失等，为此有人提出了残差网络的思想。ResNet残差网络那么我们作这样一个假设：假设现有一个比较浅的网络（S
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2024-04-26 08:55:36
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具体阐述一下ResNet网络的细节，你知道的ResNet网络的相关变种有哪些？1. ResNet解决了什么问题？首先在了解ResNet之前，我们需要知道目前CNN训练存在两大问题：梯度消失与梯度爆炸：因为很深的网络，选择了不合适的激活函数，在很深的网络中进行梯度反传，梯度在链式法则中就会变成0或者无穷大，导致系统不能收敛。然而梯度弥散/爆炸在很大程度上被合适的激活函数(ReLU)、流弊的网络初始化
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2024-03-19 20:46:14
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ResNet变体作为目标检测、语义分割的骨干网络。modularSplit注意块，该注意块可以跨功能图组进行注意，通过叠加这些分割的注意块ResNet样式，得到了一个新的ResNet变体，称之为ResNeSt，保留了整个ResNet结构，可以直接用于下游任务，而不引入额外的计算成本。图像分类已经是计算机视觉研究中的一项基础又常见的工作。用于图像分类的神经网络通常是为其他应用而设计的神经网络的骨干，
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2024-03-21 15:20:02
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零、导包准备import torch
from torchvision import datasets, models, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import time
import numpy as np
import
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2024-05-01 14:32:52
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要解决的问题1、RCNN和SPPnet分多步训练，先要fine tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bounding-box进行回归，另外region proposal也要单独用selective search的方式获得，步骤比较繁琐。2、时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘上再
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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本文主要介绍了 ResNet 架构，简要阐述了其近期成功的原因，并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，深度残差网络（Residual Network, 下文简写为 ResNet）[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能
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2024-03-26 13:45:49
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随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～ 下面重新了解一下resnet，Let’s Go～～ 《一》Resnet解决了什么问题首先了解Resnet网络主要解决的问题是：关于深层网络训练带来的
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2024-06-06 15:06:42
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这里写目录标题摘要一、引言二、相关工作三、深度剩余学习3.1 剩余学习3.2 恒等映射快捷连接3.3 网络架构3.4 实现四、实验4.1 ImageNet分类4.2 CIFAR-10 和分析4.3 PASCAL 和 MS COCO的目标检测五、附录5.1 附录A 目标检测baselines5.1.1 PASCAL VOC5.1.2 MS COCO5.2 附录 B 目标检测的改进5.2.1 MS C
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2024-05-03 06:51:05
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在普通的CNN中随着模型的加深，train的效果不会保持不变或者更好，反而是会下降。应用resnet可以使模型在加深的同时还能保持好的表现。其原理就是跳过一层或多层单元，走捷径直接到下面的单元。 对于本次比赛，我应用cifar_10的resnet模型进行调整得到的预测结果还可以，top3可以达到90以上
目录1.数据集准备2.模型3.训练4.测试1.数据集准备数据集中有四种天气图像，每一类都有10000张图片，将其分好类放在不同的文件夹下。建立image文件夹如下：spilit_data.py：划分给定的数据集为训练集和测试集import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str)
这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的ResNet网络，并在CIFAR-10数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。网络搭建ResNet原文： Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构，关于这种结构的解读可搜索其他文章，在此不多赘述。 后续Ka
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2024-07-02 21:40:30
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residual/ResNet 众所周知，网络的性能与深度息息相关。如果在一个浅层网络A上叠加几层layer形成网络B，如果这些新添加的layer是Identity mapping（权值矩阵全是单位矩阵？），那么网络B性能至少不会比A差。但是实际实验结果却显示网络越深，性能越差，所以作者猜测solver 对于学习单位映射比较困难。既然学习单位映射比较麻烦，那干脆直接给它加上一个shortcut，
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2024-04-12 08:40:07
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ResNeXt 神经网络模型，通过案例实战 ResNeXt 的训练以及预测过程。每个小节的末尾有网络、训练、预测的完整代码。想要数据集的私聊我就行。ResNeXt 是 ResNet 的改进版，在 bottleneck卷积块 结构上进行了较小的改动，其他都和 ResNet 模块相近，如下图所示，ResNeXt 比 ResNet 的精
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2024-10-31 19:40:58
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# PyTorch ResNet分类
在深度学习领域中，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度神经网络架构之一。它由微软亚洲研究院的研究人员于2015年提出，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了惊人的成绩。
本文将介绍如何使用PyTorch库来实现ResNet进行图像分类任务。我们将使用PyTorch官方提供的预训练的ResNet模型，以及一个包含标准的Ima
原创
2024-03-08 06:36:56
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论文：WEATHER CLASSIFICATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS作者：Mohamed Elhoseiny1 Sheng Huang2 Ahmed Elgammal作者所用数据库是香港中文大学的Cewu Lu 提供的，他在CVPR2014和TPAMI2017分别发表了两篇关于两类天气分类的文章，前者用SVM分类，后者引入了C
前面讲了一些语义分割的准备工作，接下来就来介绍我们分割网络的重头戏，PSPNet.其实它的结构也是非常简单。 PSPNet是利用ResNet为主干网络，再配上池化金字塔模块进行上采样还原特征，其主要结构见下图。 主要就是通过循环叠加不同尺寸的全剧平均池化后的特征图来构建的。注意：这里池化之后是有1x1卷积的PSP模块池化金字塔模块能够有效聚合不同尺度上下文信息，是语义分割中常用的模块。下面，我们先
