torch Tensor学习：切片操作
torch
Tensor
Slice
一直使用的是matlab处理矩阵，想从matlab转到lua+torch上，然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题。所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型，以备查询。已知有
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2024-06-26 14:16:27
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1、torchvision的介绍torchvision 是 pytorch 中一个很好用的包，主要由 3 个子包，分别是 torchvision.datasets，torchvision.models 和 torchvision.transforms 参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html 代码：https://gith
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2024-04-16 10:15:18
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ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习ResNet的收获ResNet网络解决了深度CNN模型难训练的问题，并指出CNN模型随深度的加深可
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2024-03-25 19:54:45
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Resnet网络介绍二、Resnet网络复现1.Resnet网络2.训练网络总结 前言对于CV领域深度学习十分重要，Resnet作为开创先河的深度残差学习框架对深度的训练起到推动作用，使100层甚至1000层的网络训练成为可能。在此进行Renset对CIFAR-10（32乘32大小，10类别）或CIFAR-100数据
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2024-04-03 15:35:06
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ResNet结构以及残差块详细分析ResNet结构如下残差块结构以及分析 输入特征矩阵以两个分支进入残差块，直线分支经过多个卷积层产生输出特征矩阵，**注意：**在直线残差块中，经过最后一个卷积层之后并不是立刻通过激活函数ReLU激活(残差块中除去最后一个卷积层，其他的卷积层都是产生输出特征矩阵之后立刻进行激活)，而是要和shortcut分支传过来的特征矩阵相加之后再进行激活。在这里涉及到了矩
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2024-04-18 13:26:27
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视学算法报道 【新智元导读】10年前，当我们有了足够的数据和处理能力，深度神经网络也就实现了对传统算法的超越。今天，神经网络对数据和算力更加饥渴，甚至需要微调数百万甚至数十亿的参数来进行训练。不过，这种情况或许很快就会改变。为了摆脱繁琐的训练过程，Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」， 对于任意全新的深度神经网络，可以在几分之一
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2024-05-21 13:34:54
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Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation (CVPR 2019 oral) 文章地址：https:/
吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。这里谈谈我在完成第四课第二周作业《4.2 深度卷积网络模型》中《ResNets》部分所遇到的坑首先根据作业提示搭建ResNet50的网络模型，这个不复杂，根据提示一步一步做就可以完成了，晚上也有相当多的作业资料可以参考。训练时作业只要求epochs=2，为了提高精度，我设置了epochs=8，模型在训练
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2024-04-18 21:28:58
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Pytorch学习笔记:ResNet1.残差块2.残差网络结构2.1 虚线与实线连接2.2 Batch Normalization3.网络搭建3.1 18,34层网络的残差块3.2 50,101,152层网络的残差块3.3 ResNet的搭建3.3.1 conv_1的搭建3.3.2 _make_layer构建conv_2-conv_54.训练文件 主要参考b站up霹雳吧啦Wz视频，感谢up主做的
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2024-03-28 21:46:06
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作者 | Happy 【导读】又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tok
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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Pytorch从零构建ResNet第一章 从零构建ResNet18 第二章 从零构建ResNet50 文章目录Pytorch从零构建ResNet前言一、Res50和Res18的区别？1. 残差块的区别2. ResNet50具体结构二、ResNet分步骤实现三、完整例子+测试总结 前言ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下，并且resnet结构清晰，适合练手.有了前面resn
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2024-06-21 19:50:47
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
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2024-04-01 06:16:59
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摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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文章目录0 前言1 EfficientNetV1中存在的问题2 EfficientNetV2中做出的贡献3 NAS 搜索4 EfficientNetV2网络框架4.1 EfficientNetV2-S的详细参数4.2 EfficientNetV2-M的详细参数4.3 EfficientNetV2-L的详细参数4.4 EfficientNetV2其他训练参数4.5 EfficientNetV2与其
