简介：卷积神经网络非常适合处理图像相关任务，其优势一是权值共享策略，降低了模型复杂度和参数量，本质上也对应着生物视觉神经的感受野。二是其强大的特征提取能力，这也是目前视觉感知任务（分类检测分割等）性能提升的关键。而CNN模型的Bacebone（主干网络）主要负责的就是特征提取。特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能（head模块在的不同的任务下是不同的，简单的分类任务的hea
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2024-09-05 15:36:52
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生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别，从而生成相当逼真的合成图像。
从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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LightningChart .NET是用于WPF和Windows窗体的最快的2D和3D数据可视化SDK。自2009年以来一直在积极开发。 图表库包含100多个具有丰富功能的交互式图表，1802967975适用于在最苛刻的行业中创建应用程序：科学和研究，工程，经济和金融，贸易，医药，能源，太空和国防XY图表 最权威的2D笛卡尔图表，具有业界最佳的渲染性能。通过我们优化的系列类型，共享的X轴，内置的
一直以来，经常在各种复杂的结构中使用或者听说过Resnet的名字，但是一直也没有学习过这篇文章，现在趁着有时间，学习一下Resnet——何凯明等人于2015年年底发表的《Deep Residual Learning for Image Recognition》。一、Resnet的背景深度神经网络（DCNN）结构是很难训练的，这里我们提出一种叫做“residual learning”的框架，使得神经
文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
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2024-06-05 07:13:16
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直接丢代码，我运行过了一遍没有报错：# 引入alexnet模型及权重
from torchvision.models import alexnet, AlexNet_Weights
# 初始化模型
model = alexnet(weights=AlexNet_Weights.DEFAULT)
# 输出模型信息
# print(model)
# 模型的信息如下
# 冒号左边的表示模块名称、右
文章目录前言1、网络结构2、代码解读resnet50总结 前言整理下特征提取网络resnet的网络结构 1、网络结构 有5个输出层C1,C2,C3,C4,C5，其中常用的是C2,C3,C4,C5层。没有单独的层进行下采样，直接在残差的时候进行下采样。2、代码解读resnet50整个resnet50的forward代码如下（示例）：def forward(self, x):
"""
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2024-03-23 09:14:43
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# 机器学习如何提取特征：解决房价预测问题
## 引言
在机器学习的领域中，特征提取是一个至关重要的步骤。它不仅影响模型的精度，还直接影响到模型的整体性能。特征提取可以被视为一个数据预处理的过程，通过从原始数据中找到对预测结果有用的信息，为算法提供必要的输入。在本文中，我们将探讨如何在房价预测问题中有效地提取特征。
## 实际问题背景
房地产行业一直是一个充满挑战的领域，准确预测房价对于购
全文目录前言摘要1 介绍1.1 背景1.2 贡献2 相关工作2.1 残差表达（Residual Representations）2.2 短路连接（Shortcut Connections）3 方法3.1 残差学习（Residual Learning）3.2 短路连接进行恒等映射（Identity Mapping by Shortcuts）3.3 网络架构（Network Architectures
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。LeNet5 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。LeNet-5的网络模型如图1所示。网络模型具体参数如图2所示。
图
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2024-08-14 11:48:02
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1.算法简介LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的，主要的论文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。LBP就是"local binary pattern"的缩写。
ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database前言：2009年李飞飞团队发表，提出了21k的ImageNet基准数据集 论文分为摘要、介绍、ImageNet的特性、ImageNet和相关数据集、构造ImageNet、ImageNet应用、未来工作摘要(问题)互联网上图像数据的爆炸式增长有可能训练出更复杂、更健壮的模型和算法，用于索引、检索、组织
实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 相反，通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet，其中包含 120 万个具有 1000 个类别的图像），然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。 三种主要的转移学习方案：对卷积网络进行微调：代替随机初始化，我们使用经过预训练的网络
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2024-05-15 13:07:48
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1.1特征匹配（Feature Match) 特征匹配是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图
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2022-11-29 17:56:17
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【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活，两层之后得到 。计算过程是从 开始，首先进行线性激活，根据这个公式： ，通过 算出 ，即 乘以权重矩阵，再加上偏差因子。然后通过ReLU非线性激活函数得到 ， 计算得出
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2024-06-13 12:49:02
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数据下载链接 https://pan.baidu.com/s/1wr3h2Wc720uqUeIroTCIJA百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘即可享受免费存储空间https://pan.baidu.com/s/1wr3h2Wc720uqUeIroTCIJA提取码:mqic为什么要进行垃圾分类？ 当废物处理
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2024-06-11 15:13:05
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目录讲解PyTorch可视化ResNet50特征图讲解PyTorch可视化ResNet50特征图在计算机视觉任务中，ResNet50是一个非常流行和强大的预训练模型。不仅可以用它来进行图像分类，还可以使用它来提取图像特征。在这篇博客文章中，我们将讨论如何使用PyTorch对ResNet50的特征图进行可视化。 首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。在终端中运行以下命令：bashCopy
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2024-06-30 09:30:51
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