作者：张 旭该内容是目标检测系列的第三篇，系列前部分内容如下，点击可查看：Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Fast R-CNN简介在之前的两个文章中，我们分别介绍了R-CNN与SPP-Net，于是在2015年RBG（Ross B. Girshick）等结合了SPP-Net的共享卷积
一 背景在广告业务体量不断扩大，但机器资源有限的大前提下，业务优化的思路从“优化总收益”向“优化资源收益效率”转变，如何将CPU/GPU的每一个运转周期发挥出其最大价值是一个新的课题。在这样的大背景下，智能算力分配的概念应运而生。从工程的角度出发，智能算力主要解决两个问题：1、优质流量分配算力过少，运行rt不满足系统rt强约束，导致超时，浪费算力且没有收益2、流量总体规模大于系统承载能力时，没有做
ResNet网络（2015年提出）1.ResNet网络详解ResNet网络在2015年由微软实验室提出，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。原论文：Deep Residual Learning for Image RecognitionKaiming He xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jia
待填：1.关于result实际意义的讨论 2.len、size、shape的用法 简介： 基于mmdetection的架构，在其d
前言：该篇论文(2018年)提出两个attention模块，一个是基于channel（CAM），一个是基于spatial(SAM）。同时，两个模块也可以组合起来使用，形成CBAM。CBAM是一个轻量化模块，两个模块的实现都比较简单，而且能够在现有的网络结构中即插即用。在YOLOv4中就用到了SAM。 论文： https://arxiv.org/abs/1807.06521. 代码： https:/
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2024-08-30 11:23:11
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目录 数据加载（创建dataset对象）创建一个 DataLoader对象部分数据可视化 创建模型（two methods）没有使用GPU采用torchvision.models中的自带模型(resnet)自写模型循环DataLoader对象，将数据加载到模型中训练10epoch训练效果如下 数据加载（创建dataset对象）使用torchvi
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2024-03-18 15:03:24
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ResNet50的源码路径为mmdet/models/backbones/resnet.py。ResNet系列网络是经典网络之一，后续很多变种（如ResNeXt和ResNeSt等）和其他网络都借鉴了其残差块结构，首先先对一些结构名词做一些解释，便于理解。残差块，即Residual Block，也就是接下来要讲解的BasicBlock和Bottleneck两个基本模块，若干卷积层、归一化层和激活层构
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2024-04-17 14:57:01
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# PyTorch FLOPs: A Guide to Understanding and Calculating FLOPs in PyTorch
 is an important metri
原创
2023-09-11 07:17:09
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目前本人使用过的深度学习框架有4个：按照使用先后顺序：caffe，tensorflow，keras，pytorch。从2个方面说一下体验：1）安装体验：caffe： 安装及其繁琐，并且网上诸多教程都是瞎写或者转载，没有实际安装过。这里有一篇ubuntu14.04安装caffe的比较好的教程：tensorflow：安装教程，较caffe来说简单许多。附安装教程：keras：安装教程，本人是在tf环境
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，FLOPs（每秒浮点运算量）是一个值得关注的重要指标。FLOPs的高低直接影响到模型的计算性能和推理速度。因此，如何有效地减少模型的FLOPs，优化性能，是每位开发者面临的挑战。
> **用户原始反馈：**
> “我们的模型在推理期间响应缓慢，我们需要减少FLOPs，以提高性能。”
为了解决这个问题，本文将详细介绍减少PyTorch模型FLOPs的
# PyTorch 查看 FLOPs（浮点运算次数）
在深度学习模型的效率评估中，FLOPs（浮点运算次数）是一个重要的指标。它代表了模型在一次前向传播中需要执行的浮点运算的数量，通常用于衡量模型的计算复杂度和效率。在这篇文章中，我们将介绍如何在 PyTorch 中计算 FLOPs，并提供相应的代码示例。
## FLOPs 的意义
FLOPs 通常用于比较不同模型的计算性能。在推理时，计算越
原创
2024-09-05 05:54:18
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在深度学习的开发过程中，我们常常需要评估模型的计算复杂度，尤其是浮点运算次数（FLOPs）。在这篇博文中，我们将讨论如何在PyTorch中打印模型的FLOPs。与此同时，我们会涉及备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和扩展阅读等内容，帮助大家更全面地理解这一过程。
## 备份策略
为了确保代码的安全和可追溯性，设置一个有效的备份策略是非常重要的。下面是流程图和命令代码，用于展示如
UNet使用ResNet系列作为EncoderUNet使用ResNet系列作为EncoderUNet使用ResNet系列作为Encoder
原创
2021-08-02 14:32:59
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译自：http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/本文的原始目标是探索softmax函数与sigmoid函数的关系。事实上，两者的关系看起来已经是遥不可及：一个是分子中有指数！一个有求和！一个分母中有1！。当然，最重要的是两个的名称不一样。推导一下，很快就可以意识到，两者的关系可以回溯到更为泛化的
# 机器学习 FLOPs Params 的实现流程
## 前言
机器学习中的 FLOPs (floating point operations) 和 Params (parameters) 是评估模型复杂度和计算资源消耗的重要指标。本文将指导你如何实现计算模型的 FLOPs 和 Params 的功能。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载模型
原创
2023-07-16 16:30:48
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# PyTorch Transformer FLOPs 计算
在深度学习的新时代，Transformer模型因其在自然语言处理（NLP）领域的卓越表现而备受关注。理解Transformer模型的复杂性及其计算负载，例如FLOPs（每秒浮点运算次数），是研究和优化模型的关键。本文将探讨如何在PyTorch中计算Transformer模型的FLOPs，并通过示例代码展示具体实现。我们还将用Merma
原创
2024-10-15 03:13:12
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# PyTorch计算模型FLOPs
在深度学习中，FLOPs（Floating Point Operations per Second）是衡量模型计算复杂度的一种指标。它表示在每秒内执行的浮点数操作的数量。在PyTorch中，我们可以使用torchsummary库来计算模型的FLOPs。本文将为你介绍如何使用PyTorch和torchsummary来计算模型的FLOPs。
## 什么是FLO
原创
2024-01-25 07:55:28
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# PyTorch中如何统计FLOPs
## 引言
在深度学习的研究和应用中，FLOPs（Floating Point Operations Per Second）是评估模型计算复杂度的重要指标。通过计算FLOPs，我们可以更直观地了解模型的性能，评估其在特定硬件上的运行效率。此外，FLOPs也能帮助开发人员对不同模型进行比较选择。本文将详细阐述如何在PyTorch中统计FLOPs，并给出一个
# 神经网络FLOPs介绍及代码示例
## 1. 什么是FLOPs
FLOPs（Floating Point Operations per Second）是衡量计算机或计算任务中浮点运算速度的指标。在深度学习中，FLOPs用于衡量神经网络模型的计算复杂度，即计算模型中浮点运算的次数。
神经网络模型是由一系列的神经网络层组成的，每个层都包含着一些参数和计算操作。这些计算操作包括矩阵乘法、向量加
原创
2023-09-01 16:53:49
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夺式调度方式。常用的实时调度算法都是基于仟务的优先权,根据确定优先级方法的不同而形成以下几种实时调度算法。1)最早截止时间优先(EarliestDeadlineFirst,EDF)算法该算法是根据任务的开始截止时间来确定任务的优先级。截止时间愈早,其优先级愈高。该算法要求在系统中保持一个实时任务就绪队列,当一个事件发生时,对应的进程就被加入就绪进程队列。该队列 目前已有许多用于实时系统的调度算法
