如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。。。 按照官网安装教程，安装基本需求。 Install
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2024-08-08 11:38:43
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深度学习是当今最火的研究方向之一。它以其卓越的学习能力，实现了AI的关键功能。 一般来说，深度学习一次肯定是不够的，那到底学习多少次合适呢？翻了翻各位大牛的研究成果，有训练10个迭代的，有30个，甚至也有1万个以上的。这就让小白迷茫了，到底训练多少次合适？训练的检验标准是什么？有一些大牛上来直接就说训练多少次，也不解释为什么，就说是凭经验，这种我们学不来。还有一些专家给出了一些理由，我
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2024-08-20 18:09:28
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简单演示CNN过程。
第12章 训练你的第一个CNN 既然熟悉了CNN基础，我们将用python和keras实现我们的第一个CNN。我们通过快速的回顾当构建和训练你的CNNs时应当注意的keras配置开始本章。之后将实现ShallowNet，它是一个仅有单个CONV层的非常浅的CNN。但是，
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2024-08-06 19:48:30
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0.前言我们都知道，在视频上训练深度网络 3D CNN 比训练 2D CNN 图像模型的计算量更大，可能要大一个数量级。 长时间的训练会消耗大量的硬件和资源，在减缓视频理解研究领域发展的同时，也会阻碍该领域在真实场景的应用。 在 3D CNN 视频模型中， 每一个 mini-batch 的输入 shape 为 Batch_size x T (采样帧数) x H (高度） x W（宽度）， 通常在训
学习目标：学习CNN基础和原理；使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练1 卷积神经网络CNN1.1 CNN简介卷积神经网络（简称CNN）是是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。它专门用来处理具有类似网格结构的数据，比如说时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）以及图像数据（二维像素网格）。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多
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2024-04-08 22:48:35
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第12章 训练你的第一个CNN 既然熟悉了CNN基础，我们将用python和keras实现我们的第一个CNN。我们通过快速的回顾当构建和训练你的CNNs时应当注意的keras配置开始本章。之后将实现ShallowNet，它是一个仅有单个CONV层的非常浅的CNN。但是，不要被这个网络的简洁性蒙蔽了你，ShallowNet在CIFAR-
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2024-08-08 22:06:47
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1. 主要步骤VOC2007格式数据集制作训练集均值文件计算网络选择faster r-cnn源码修改运行
2. VOC2007格式数据集制作1. 修改VOCinit.m(1) 数据集名称 第12行VOC2007改为自己的文件夹名称VOCopts.dataset='your folder name'(2) 修改图片格式 第37行中的jpg换成自己的图片格式VOCopts
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2024-03-22 14:08:15
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作者：hzwer总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验，我主要做了一些 RL，图像质量，图像分类，GAN 相关的任务，日常大概占用 5 - 10 张卡。『可复现性和一致性』有的同学在打比赛的时候，从头到尾只维护若干份代码，每次载入前一次的训练参数，改一下代码再炼，俗称老丹。这样会有几个问题：某次引入一个 bug，过了很久才发现，然后不知道影响范围；得到一个好模型，但是不知道它是怎么来的；忘了自己的 b
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2024-05-24 10:01:21
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一、CNN训练注意事项神经网络训练采用的方法是SGD，严格意义上是Mini-batch SGD。过程如下：1、SGD过程不断循环如下过程： （1）采样一个 batch 数据(比如 32 张 ， 可以做镜像对称)：即每次是在这32张图片里求梯度，不是全局也不是一张。在采样数据的过程中可以对图像做镜像对称，镜像对称并不影响图像内容。 （2）前向计算得到损失loss。 （3）反向传播计算一个batch上
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2024-05-02 21:50:24
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一）简介 继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。与R-CNN相比，Fast R-CNN训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒，在PASCAL VOC 2007上的准确率却相差无几，约在66%-67%之间。二）Fast R-CNN介绍2.1）SPPNet简介 在介绍F
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2023-10-08 08:26:52
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1.训练集、验证集、测试集。训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于模型的参数选择配置，测试集对于模型来说是未知数据，用于评估模型的泛化能力。初始化权重矩阵。2.CNN(卷积)、RNN(循环)、GNN（混合）。 3.卷积：CV、循环：NLP、混合：图机构数据。 4.卷积：输入层、隐藏层、输出层；卷积层、池化层、全连接层。 5.卷积层：用卷积核进行卷积计算；池化层：提取特征；全连接层：
前面我们学习了Faster RCNN的原理流程，特别是RPN网络的原理，详情如下：目标检测算法Faster RCNN详解目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RP
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2024-08-08 12:03:39
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1.为什么用CNN处理图像CNN做的事就是简化neural network的架构，用比较少的参数来做影像处理这件事。所以CNN比一般的DNN还要简单的。为什么可以用比较少的参数可以来做影像处理这件事情在图片处理中，大部分的pattern其实要比整张的image还要小，对一个neural来说，假设它要知道一个image里面有没有某一个pattern出现，它其实是不需要看整张image，它只要看ima
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2024-06-27 16:13:43
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文章目录实验记录评分标准收获参考资料数据增强部分模型选择设计部分训练部分 实验记录 单个model，224：resize 224 两个model做ensemble，private 没过 boss baseline 验证Test Time Augmentation的作用，确实有作用，提升0.01 Test Time Augmentation + ensemble评分标准收获单个模型训练，离boss
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2024-08-08 12:11:11
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LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。关于CNN参见： LeNet-5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基础，
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2024-03-17 23:09:25
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我才刚刚学习Faster R-CNN，看了好多博客，觉得对知识点讲的很好，但是顺序不对，应该首先讲解总的框架，然后再讲解内部的细节，所以我就自己写了一篇，请大家指正。 Faster R-CNN，可以大致分为两个部分，一个是RPN网络，另一个是Fast R-CNN网络，前者是一种候选框（proposal）的推荐算法，而后者则是在此基础上对框的位置和框内的物体的类别进行细致计算。 不管是RPN还是Fa
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2024-05-31 10:25:34
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深度学习（六）：CNN介绍
CNN架构 首先input一张image以后，这张image会通过convolution layer，接下里做max pooling这件事，然后在做convolution，再做max pooling这件事。这个process可以反复无数次，反复的次数你觉得够
对于CNN的卷积、池化操作，其实很多文章都会详细的介绍，但卷积和池化的意义是什么，很多文章都没有明确给出解释。可能会有人认为卷积和池化可以很大程度的减少权重参数，但只是因为这个原因吗？显然不是的，接下来将讲解CNN是如何实现有效的分类从而理解卷积和池化的意义。用深度学习解决图像识别问题，从直观上讲是一个从细节到抽象的过程。所谓细节，就是指输入图像的每个像素点，甚至像素点构成的边也可以理
引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN, BertLSTM, BertATT, BertRCNN, BertCNNPlus, BertDPCNN通用数据集情感分类： 采用 IMDB， SST-2, 以及 Yelp 数据集。IMDB: run_i
#-*-coding:utf-8-*-
from numpy import *
import operator
from os import listdir
"""
KNN算法的原理：
存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据
与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，
然后算法提取
