论文地址：Focal Loss for Dense Object Detection 这是凯明大神所在的facebook AI工作组18年提出来的一篇目标检测的论文文中提到说，目前目标检测有两种类型框架，一种是two-stage，例如RCNN、fastRCNN、fasterRCNN、maskRCNN等这一系列的，two-stage分为两个阶段，第一个阶段使用CNN提取到特征图之后，使用r
学习网络的时候有这样几个疑惑:为什么需要抽象出五层模型出来？难道不是直接在网线(光纤传输)中传输数据就好了么？大不了到了端点用的是WIFI传输(无线信号)。在回答问题之前我先带你领略下使用最为广泛的五层模型，分别是哪五层？各层解决了什么问题？一、五层模型是哪五层？左边是OSI的七层模型，这模型很牛逼。但是现在基本是存在教科书的啦，学习网络的同学都是知道有这个模型，实际情况使用很少的。右边是TCP/
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2024-09-12 06:39:43
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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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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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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)
1.PANNet网路结构图从上图中可知，PANNet主要结构由四部分组成：BackBone+FPEM+FFM+OutPut组成。 BackBone是使用的轻量级模型resnet18，由四个输入图像strides分别为4、8、16、32的conv1、conv2、conv3、conv4组成的主干网络，并使用1
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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综述 在计算广告中，CTR是非常重要的一环。对于特征组合来说，业界通用的做法主要有两大类：FM系列和Tree系列。这里我们来介绍一下FM系列。 在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，
在这篇博文中，我将详细记录实现 ResNet 网络在 PyTorch 中的过程。ResNet（Residual Network）是一种深度学习模型，通过引入快捷连接，解决了深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。我会覆盖相关的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[理解 ResNet 网络]
B[PyTorch 环境准备
通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效
原创
2024-08-20 09:23:16
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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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目录图像分类1 CIFAR-10数据集2 卷积神经网络（CNN）3 CNN结构的演化4 AlexNet网络5 Network-in-Network网络5.1 1x1卷积6 全局平均池化7 GoogLeNet7.1 Inception V1网络7.2 Inception V2网络7.3 Inception V3网络7.4 Inception V4网络8 总结一下Inception 图像分类判断图片
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2024-04-07 08:51:17
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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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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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作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想：Residual，残差，名字就体现了，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和identity的差值，绝对变相对，容易多了。前向，容易学习，后向，有了梯度高速通道，更好训练，能避免梯度消失。基本结构网
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2024-03-15 11:05:59
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https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/13000888
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2021-04-22 22:00:07
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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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深度学习之图像分类（七）ResNet 网络结构 目录深度学习之图像分类（七）ResNet 网络结构1. 前言2. Residual3. 网络配置4. 代码 1. 前言ResNet 是在 2015 年由微软实验室提出来的，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。总结而言就是 NB！更 NB 的是，这是中国人提出来的
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2024-04-30 19:14:54
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接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision本篇是简化版本 一、BasicBlock模块BasicBlock结构图如图所示： BasicBlock是基础版本，主要用来构建ResNet18和ResNet34网络，里面
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2023-10-11 10:42:16
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第二部分：GitHub账号注册登录及使用教程一、注册并登陆GitHub账号(推荐使用谷歌浏览器)注册网址： https://github.com/注意：不要用qq邮箱，收不到认证邮件。二、在GitHub上新建一个仓库1、登陆新注册的GitHub账号后，点击网页右上角的「New repository」2、填写仓库名，格式必须是「你的 http://username.github.
