最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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# RetinaNet在PyTorch中的实现
RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，由Facebook AI Research提出。其创新的焦点在于Focal Loss，使其在处理类不平衡数据集时表现优越。本文将介绍如何用PyTorch实现RetinaNet，并提供代码示例。
## RetinaNet的基本结构
RetinaNet主要由两个部分组成：骨干网络（Backbone
原创
2024-09-06 05:26:29
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官方教程网址：
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2023-06-25 20:29:39
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PointNet++的pytorch实现代码阅读1. 功能函数文件1.1 square_distance函数1.2 farthest_point_sample函数1.3 index_points函数1.4 query_ball_point函数1.5 Sampling + Grouping1.6 SetAbstraction层1.7 FeaturePropagation层2. 模型主文件2.1 C
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2023-12-18 12:05:21
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二、Visual Studio从GitHub拷贝并实现代码1、代码的拷贝：在Visual Studio中内置的有与GitHub关联的接口，我们可以直接从GitHub上拷贝其他作者开源的项目下来，这里retinanet算法的代码，我们也是直接从GitHub上拷贝下来的。具体克隆步骤：（1）：启动Visual Studio并选择克隆存储库。 （2）登录自己的GitHub账号，输入源码地址，开始克隆，
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2023-10-31 13:32:11
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Backbone作者使用两种骨干网络，分别是resnet50和mobilenet0.25，后者可以实现很强的实时性。 定义了几种基本的结构：3x3卷积–BN–LeakyReLU, 3x3卷积–BN, 1x1卷积–BN–LeakyReLU, 深度可分离卷积(3x3分组卷积 + 1x1普通卷积)def conv_bn(inp, oup, stride = 1, leaky = 0):
retu
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2023-12-27 14:06:27
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跑retinaNet代码&pytorch的过程和那些坑写在前面1.这篇文章是自己作为一个初学者（或者说什么都不会）在复现yhenon的pytorch-retinaNet代码的整个过程记录，以及遇到的各种问题，文中大量引用了别人的博客或文章内容，都给了详细的网址，作为注释和学习参考。 2.目前为止，对于retinaNet个人觉得对于帮助我的理解最大的一篇文章： 网址： 3.后期可能有部分更新
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2023-08-03 22:51:43
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Retinanet原理介绍和基于pytorch的实现前言Retinanet介绍ResNetFPNSubNetanchorIoURegressionFocal Lossone-stage 和 two stagefocal lossNMSRetinanet基于pytorch的实现 前言最近两天在学Retinanet，发现网上对于retinanet方面的介绍比较笼统，而且很多都是在重复。于是打算基于自
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2024-07-20 07:44:44
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ResNet模型1. ResNet介绍2. ResNet结构3. ResNet的PyTorch实现3.1 导入所需要的包3.2 构建ResNet网络3.3 开始训练 注：本文部分内容参考博主懒人元的《ResNet解析》1. ResNet介绍随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以针对这个问题出现了一种
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2023-12-07 08:40:40
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摘要本章学习 retinanet的代码，每次学习一个新的代码都会对目标检测的理解加深，这次的代码风格和以往的又不一样，很值得大家细细品味源码，https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet 本章的代码在数据处理方面就将框的产生和挑选出合格的框全部处理好，能够加深大家对目标检测的理解。FPN 多特征图预测 目标检测多尺度预测最重要的一点就是不同级别的特征图
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2023-09-19 10:58:44
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一、ResNet详解ResNet网络是在2015年由微软实验室提出的，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分类第一名。在ResNet网络中的亮点：搭建超深层网络（突破1000层）提出Residual结构（残差结构）使用Batch Normalization加速训练（丢弃Dropout）下图是ResNet34层模型的结构简图：&nbs
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2023-12-02 15:21:28
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文章目录1、RetianaNet研究背景和意义1.1 目标检测发展脉络1.2 、为什么One-stage精度低1.2.1 Faster Rcnn如何处理样本均衡问题Hard Negitivate Mining2、ResNet182.1、def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):详解2.1.1 、layers.append()2.
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2024-08-20 20:59:58
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# RetinaNet的PyTorch版本使用
## 引言
RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，由Facebook AI Research团队在2017年提出。它通过引入一种称为Focal Loss的损失函数，解决了目标检测过程中正负样本不平衡的问题，同时保持了高召回率和高精度。
本文将介绍如何使用PyTorch实现RetinaNet目标检测模型，并给出相应的代码示例。
#
原创
2024-01-01 08:10:27
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PyTorch 1.x常用知识1. 简介1.1 基本概念1.2 检查GPU是否可用1.3 设置使用的GPU (TensorFlow与PyTorch相同1.4 测量GPU的计算速度1.5 tqdm2. Tensor2.1 Tensor API分类2.2 创建Tensor的常用方法2.3 Tensor属性2.4 torch.Tensor与troch.tensor的区别2.5 修改Tensor形状2.
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2024-06-01 11:48:47
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本文介绍Pytorch对resnet的代码实现。文章从基本框架出发，由浅入深地再介绍部分细节设计，因此建议顺序阅读。前言Resnet是最著名的CNN网络之一，残差模型也在后续网络设计中有广泛的应用。本文主要解读Pytorch的torchvision == 0.11.1模块中对Resnet的代码实现。本文假设读者已经对CNN以及Resnet的结构有一定了解。Resnet使用直接使用Pytorch中的
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2023-09-04 11:37:56
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ResNet以及在CIFAR上实现分类ResNet介绍ResNet全名Residual Network残差网络。Kaiming He 的《Deep Residual Learning for Image Recognition》获得了CVPR最佳论文。他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛，以绝对优势取得了多个比赛的冠军。而且它在保证网络精度的前提下，将网络的深度达到了1
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2023-12-13 18:57:31
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懒，就直接用Resnet50了 先写个残差块 class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, s ...
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2021-07-16 13:28:00
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前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fp
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2022-11-28 12:33:11
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RetinaNet原理与代码实例讲解关键词RetinaNet目标检测FPNCPM损失函数代码实例优化与调参摘
