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)
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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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
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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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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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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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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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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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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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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学习目标知道ResNet网络结构的特点能够利用ResNet完成图像分类网络越深，获取的信息就越多，特征也越丰富。但是在实践中，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。1 残差块假设 F(x) 代表某个只包含有两层的映射函数，
原创
2023-01-12 06:50:49
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深度学习之图像分类（二十一）MLP-Mixer网络详解 目录深度学习之图像分类（二十一）MLP-Mixer网络详解1. 前言2. MLP-Mixer 网络结构3. 总结4. 代码 继 Transformer 之后，我们开启了一个新篇章，即无关卷积和注意力机制的最原始形态，全连接网络。在本章中我们学习全连接构成的 MLP-Mixer。（仔细发现，这个团队其实就是 ViT 团队…），作为一种“开创性”
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2024-05-19 20:59:33
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@目录一、项目简介二、水果分类结果预测三、环境安装1.环境要求2.环境安装示例四、重要代码介绍1.数据预处理2.分类模型构建3.模型训练五、训练自己的数据1.项目目录如下2.分类模型训练六、完整代码地址一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果图像分类识别系统。项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功
