人们总是喜欢给自己设定目标，但是设定目标并不是就可以实现，这需要专注于目标，并采用合适的方法才能实现它SMART就是其中一种很流行的方法，它来自于咨询领域，SMART代表的是：具体的(Specific)可度量的(Measurable)可实现的(Achievable)相关的(Relevant)时间可控的(Time-boxed)对于任何问题，原则上都需要制定计划，技术还是保证目标实现最有利的武器你要知
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2024-04-17 14:33:07
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神经网络与全连接逻辑回归交叉熵简单多分类实例全连接层GPU加速 逻辑回归对于这里的回归概念，当采用 MSE 作为 loss函数 时，期望输出接近于1，因此可以作为 回归的概念但，当采用 交叉熵 作为 loss函数 时，会将期望输出偏向单一的种类 （高于某一阈值，输出1；低于阈值输出0） ，故作为 分类的概念 更合适交叉熵熵（entropy）是对 p的函数交叉熵（cross entropy） 是对
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2024-07-11 15:37:51
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目录1. Pytorch 学习2. 填充层 Padding Layers2.1 torch.nn.ReflectionPad2d 和 torch.nn.ReplicationPad2d2.1.1 padding 参数2.1.2 python代码例子2.1.2.1 上边的例子复现代码3.非线性激活 Non-linear Activations3.1 torch.nn.ReLU 和 torch.nn
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2023-11-06 21:50:51
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Bert（预训练模型）动机基于微调的NLP模型预训练的模型抽取了足够多的信息新的任务只需要增加一个简单的输出层注：bert相当于只有编码器的transformer基于transformer的改进每个样本是一个句子对加入额外的片段嵌入位置编码可学习< cls >为分类 < sep >用来分隔句子 有两个句子前一个id为0后一个id为1BERT选择Transformer编码器作
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2023-09-09 06:40:18
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导入torch，查看torch版本import torch
print(torch.__version__)输出结果：1.12.1+cu113张量在pytorch中，张量（tensor）是最基本的数据结构。零维张量—》标量，维度为0，一个单独的值,只有大小，没有方向一维张量—》向量，维度为1二维张量—》矩阵，维度为2三维张量—》三维数组，维度为3零维张量tensor = torch.tensor(
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2024-10-08 09:59:32
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前言前几天面试，有面试官直接拿 bert 的源码让我分析，emm， 有点厉害呀。 还好老宋底子可以， 之前看过 Transformer 的实现，自己也用 Transformer 写了一下文本分类任务，没有难住我，哈哈哈哈。 不过，看来，如今，面试官们已经不满足仅仅只问原理了， 倒也是，如何看出一个人的代码能力，看看他读源码的能力就能看得出来。因此，老宋觉得各位真的要看一看 Bert
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2023-11-27 11:28:15
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# 实现“mask rcnn pytorch 只显示mask”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“mask rcnn pytorch 只显示mask”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载预训练的Mask R-CNN模型 |
| 2 | 获取预测结果并提取mask |
| 3 | 只显示mask |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤
原创
2024-06-06 06:38:21
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《PyTorch》Part7 PyTorch之Mask R-CNN图像实例分割模型 GPU端运行参考：手把手教你训练自己的Mask R-CNN图像实例分割模型（PyTorch官方教程）运行环境：Win10 torch 1.6.0+cu101 torchvision 0.7.0+cu101 显卡： NVIDIA1050 内存：2GB特别注意需要安装：Cython pycocotools相关注意项：1
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2024-01-30 22:39:12
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一、安装首先要阅读官网说明的环境要求，千万不要一股脑直接安装，不然后面程序很有可能会报错！！！PyTorch 1.0 from a nightly release. It will not work with 1.0 nor 1.0.1. Installation instructions can be found in https://pytorch.org/get-start...
torch
# PyTorch: 从 One-Hot 编码到掩码 (Mask)
在机器学习和深度学习的领域中，数据的表示形式至关重要。今天，我们将探讨一种常见的数据转换技术——将 One-Hot 编码转换为掩码（Mask），以及如何在 PyTorch 中实现这一操作。我们将通过代码示例来加深理解，并展示相关的类图和饼状图。
## 什么是 One-Hot 编码？
One-Hot 编码是一种将类别数据转换为
原创
2024-08-18 04:02:39
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# 使用 PyTorch 实现 Mask
在深度学习中，Mask 技术被广泛用于选择性地处理输入数据，特别是在 NLP 和图像处理任务中。本文将指导你如何在 PyTorch 中使用 Mask 。我们将逐步进行，并辅助以代码示例及详细注释。
## 整体流程
以下是我们实现 Mask 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-29 05:18:58
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ICCV2018最佳论文
一、Mask-RCNN流程Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，通过增加不同的分支，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，灵活而强大。Mask R-CNN进行目标检测与实例分割Mask R-CNN进行人体姿态识别其抽象架构如下：首先，输入一幅你想处
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2023-10-16 13:21:20
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Mask RCNN是大神Kaiming He的一大神作。1、概述Mask RCNN主要是再Faster RCNN上进行了一些调整（将RoIpooling层替换为了RoIAlign层），并且在RoIAlign后增加了一个进行instance segmentation的分支。 图片来源 上图展示了一个Mask RCNN的网络结构，用RoIAlign来代替RoIpooling部分，并且在分类与回归
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2024-06-03 10:25:53
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说明数据集采用的是MNIST数据集(训练集60000个， 测试集10000个，单通道28*28的图片)采用的网络模型结构程序在GPU上跑的。运行时watch -n 1 nvidia-smi实时查看电脑GPU的使用情况。目录结构训练集代码# 需要导入的包
import torch
from torch.utils import data # 获取迭代数据
from torch.autograd im
ADVERSARIAL EXAMPLE GENERATION研究推动 ML 模型变得更快、更准、更高效。设计和模型的安全性和鲁棒性经常被忽视，尤其是面对那些想愚弄模型故意对抗时。本教程将提供您对 ML 模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习这一热门话题。在图像中添加难以察觉的扰动会导致模型性能的显著不同，鉴于这是一个教程，我们将通过图像分类器的示例来探讨这个主题。具体来说，我们将使用第一
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2024-05-19 12:58:07
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现有的网络上，主流的Mask RCNN主要有两个，一个是matterport的Keras版本https://github.com/matterport/Mask_RCNN，有13.5K的star，一个是facebookresearch的PyTorch版本6.2K的star，链接如下https://github.com/facebo
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2023-08-08 14:38:02
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RPN是two-stage的标志性结构，并且其本身也是一个二分类的目标检测网络，因此在faster-rcnn的整个网络结构中能看到anchor的使用，回归和分类等操作，这里讲具体介绍一下。整个rpn部分代码在torchvison/models/detection/rpn.py中，其中定义了RPNHead，AnchorGenerator，RegionProposalNetwork三个模块。目录Anc
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2024-01-19 22:43:32
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# 使用 PyTorch 生成 Mask 矩阵
在深度学习的任务中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中，Mask 矩阵的使用变得尤为重要。Mask 矩阵能帮助我们在特定情况下过滤掉多余的数据，例如忽略掉填充（padding）部分或者限制模型的关注点。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 来生成 Mask 矩阵。
## 1. 什么是 Mask 矩阵？
Mask 矩阵是一种布尔矩阵，
原创
2024-10-26 07:01:20
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最近项目要求，需要跑一些两阶段算法作为对比，首先选经典的 Faster R-CNN 作为开头，一年前跑过，想着应该很简单就跑上了，没想到配环境 + 跑通用了一个晚上的时间。先放图，零点顺利跑通训练上： 话不多说，上问题和解决方法。 问题1 到底用 torch1.0.0 还是 torch0.4.0（torchvision同理）这个问题可以说是最关键，也是坑最多的了。选择对版本已经成功了一半。我这次用
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2024-10-11 14:33:34
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# 使用 PyTorch 实现 Mask R-CNN 的完整指南
Mask R-CNN 是一种用于对象检测与分割的深度学习模型，基于 Faster R-CNN。本文将带你走过实现 Mask R-CNN 的整个过程，并提供相应的代码和详细的解释。
## 流程概述
我们将使用以下步骤来实现 Mask R-CNN：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 05:27:56
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