深度学习的演进并不是跳跃性的，都是不断优化，所以学习新的模式中总需要回头看看到底为什么会产生。1 SPP 空间金字塔池化SPP(Spatial Pyramid Pooling)详解,不同尺寸的图像尺寸如何输出相同大小的图像呢，裁剪或拉伸，原始图像就会扭曲，因为图像的纵横比改变了。SPP正式为解决此问题。SPP空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）,看了这篇文章我才看出门道
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2023-10-09 00:00:08
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点击pytorch选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境conda activate py38(虚拟环境的名字)step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜像源，反复尝试 我也安装了整整一天才搞好，
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2023-10-09 00:00:06
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf代...
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2021-10-26 14:19:06
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 ：
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2022-02-22 15:57:39
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OpenCV基本操作 1 图像的IO操作这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1.1 读取图像APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的
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2024-04-30 07:31:36
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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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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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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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识，希望对大家理解PyTorch有一定的帮助！1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，
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2023-12-07 16:09:02
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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np.round()函数的做用：对给定的数组进行四舍五入，能够指定精度，同np.around()示例一：around(array, decimals=0, out=None)第一个参数指定数组第二个参数指定保留的小数点位数，缺省值为0，即取整数weba=np.array([1.23,2.31,31.23,66.23])print(np.round(a))print(np.around(a))'''result:[ 1. 2. 31. 66.][ 1. 2. 31. 66.]'
原创
2021-08-13 09:29:57
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夏季更新OpenCV 4.5.3发布了！来看看4.5.3都有哪些重要改进：higui模块：增加对UI后端的支持。特殊编译的OpenCV可以允许选择UI后端，并/或通过plugin动态加载videoio模块：通过FFmpeg后端支持UMat/OpenCL硬件加速的视频编解码video：增加DaSiamRPN跟踪算法（DNN模块：改进layers和activations，支持更多模型优化CUDA后端的
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2024-02-29 10:45:19
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在本篇博文中，我将深入探讨如何使用 PyTorch 进行深度学习任务，包括一些代码示例和设计结构。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，其灵活性和高效性使其在研究和工业界获得了广泛应用。本文的结构将包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测。在每个部分中，我将借助不同的图表和示例代码来进行清晰的展示。
## 协议背景
在深入 PyTorch 代码之前，我们首先需要了解其
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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