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
1.常用概念理解softmax loss：在计算机视觉中，一般一个做多分类的网络的结构为：多个卷积层（池化）->一个或者两个全连接层->softmax层，softmax层的神经元个数由类别数决定（例如有10类,那么softmax层就有10个神经元），每个神经元的输出表示着输入样本属于该神经元代表的类的概率，他们的和为1。数学计算公式为： &nb
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2024-08-05 14:33:57
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Yolo V3 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次R
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2024-06-13 21:01:48
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yolo3与SSD、retinaNet等在MAP和时间上的对比：(关于MAP:MAP的全称为mean average precision，也就是均值平均精度，好多时候都直接称为准确度，它是的AP取的均值，比如在一个识别任务里面会有好多类目标，而每一类里面有多个不同的具体目标，每个目标的预测结果与真实结果之间的差别用precision来表示，对这一类平均就是AP，对每一类取均值，那就是M
关于YOLOv3系列的一些理论概念网络结构 DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是YOLOv3的基本组件，就是卷积+BN+Leaky relu。 resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿 concat：张量拼接；将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼
前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 一、训练过程：选择YOLOv7.yaml配
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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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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1，yolov3的结构 Yolov3中，只有卷积层，通过调节卷积步长控制输出特征图的尺寸。所以对于输入图片尺寸没有特别限制。DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res
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2024-06-29 10:07:23
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yolo几代的区别YOLO V1head检测头s=7backbone是googleNetYOLO V2开始预测偏移量检测头s=13 bounding box设置为五个，为了速度和准确度同时满足Backbone卷积尺寸变小，vgg net论文得到一个结论， 7* 7卷积可以用更小的卷积代替，且 33卷积更加节约参数，使模型更小 网络可以做得更深，更好地提取到特征。为什么？因为每做一次卷积，后面都会接
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2024-05-15 19:24:28
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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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作者：
skyformat99
下载源代码 例子程序最终效果图： 一直在寻找制作一个 24bit 及以上真彩工具条的简单有效方法，在各种VC站点都找到了很多有关这方面的文章和介绍，但是都存在一个不足的地方，介绍的不够详细，对初学者来说有点难度。最近终于有所发现，因此在这里将自己在制作真彩工具条方面的小经验介绍给大家，以期抛砖引玉。
(Introduction)The deep learning community is abuzz with YOLO v5. This blog recently introduced YOLOv5 as — State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS. This immediately generated significant discussi
Abstract
之前的物体检测的方法是使用分类器来进行检测。
相反，本论文将对象检测作为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。
本论文的YOLO模型能达到45fps的实时图像处理效果。
Fast YOLO：小型的网络版本，可达到155fps。
与目前的检测系统相比，YOLO会产生更多的定位错误，但是会更少的去在背景中产生false positi
论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 文章目录0 前言1 RepVGG Block详解2 结构重参数化2.1 融合Conv2d和BN2.2 Conv2d
ResNet网络ResNet原理和实现总结一、ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年，当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别，现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”，一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow、keras等等会把这个模型当成第一个入门例程。后来卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, C
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2024-03-03 22:05:00
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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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