文章目录一 论文总体创新点二 研究背景、成果和意义2.1 研究背景2.2 研究成果三 摘要的核心四 VGG结构五 VGG特点5.1 堆叠3X3卷积5.2 尝试1X1卷积 借鉴NIN 可以增加非线性激活函数，提升模型效果六 训练技巧6.1 数据增强6.2 预训练模型初始化7 测试技巧7.1 多尺度测试7.2 稠密测试(Dense test)：将FC层转换为卷积操作，变为全卷积网络，实现任意尺度图片
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2024-04-15 13:45:30
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一.简历文本标注数据的准备目标：把原始数据集转换为PaddleNLP支持的文本/文档抽取标注格式，为后续的模型微调做好准备。工具：Label Studio使用手册：applications/information_extraction/label_studio_text.md · PaddlePaddle/PaddleNLP - Gitee.comhttps://gitee.com/paddlep
前言大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。注意事项：你的图片长宽可以不相等，设置好image_height和image_width即可。 如果图片大小不相等，可以使用change_size.p
目录 前言knn vs. svmsvm & linear classifierbias trickloss functionregularizationoptimization代码主体导入数据及预处理svm计算loss_function和梯度验证梯度公式是否正确比较运行时间svm训练及预测，结果可视化通过corss-validation来选定参数，结果可视化具体实现s
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2023-10-08 21:56:12
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图片存储原理： 主流颜色空间：1.RGB三通道彩色图：图片——>三维矩阵 2.单通道灰度图：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 图像增强目标：1.改善图像的视觉效果2.转换为更适合于人或机器分析处理的形式3.突出对人
图结构一般而言是十分不规则的，可以认为是无限维的一种数据，因此不存在平移不变性。每一个结点周围的结构都是独一无二的，因此针对该结构的数据。涌现出GNN、DeepWalk、node2vec等等方法。GCN，即图卷积神经网络图卷积神经网络（GCN）tkipf/pygcn (github.com)Graph Convolutional Networks | Thomas Kipf | Univ
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2024-07-23 22:34:30
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实际上我只是提供一个模版而已，代码应该很容易看得懂，label是存在一个csv里面的，图片是在一个文件夹里面的 没GPU的就不用尝试了，训练一次要很久很久。。。 import libaries import pandas as pd import numpy as np from skimage i
原创
2021-07-15 16:59:22
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# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/26 # @Author : pistachio # @File : P29.py # @Software : PyCharm from keras.models import Sequential from ker ...
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2021-07-27 16:14:00
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YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”，YOLOV7则是用到了这种网络结构，里面参考的论文是“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的结构，均有3X3卷积层与ReLU激活函数组成
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2024-06-27 20:42:53
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前言网上关于VGG模型的文章有很多，有介绍算法本身的，也有代码实现，但是很多代码只给出了模型的结构实现，并不包含数据准备的部分，这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。数据准备下载数据和转换代码大多数人
本文将引入 ImageNet图像数据库，并介绍以下几种经典的CNN模型架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet1.ImageNet介绍 ImageNet是一个包含超过1500万幅手工标记的高分辨率图像的数据库，大约有22000个类别。该数据 WordNet库组织类似于的层次结构，其中每个领域叫同义词集合。每个同义词集合都是 ImageNet层次结构中的一个节点
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2024-08-08 22:23:37
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本篇博客主要解决以下3个问题：如何自定义网络（以VGG19为例）。如何自建数据集并加载至模型中。如何使用自定义数据训练自定义模型。 文章目录一、VGG简介二、数据集介绍三、项目程序3.1 测试环境3.2 程序结构3.3 常用函数3.3.1 Module类3.3.2 Dataset类3.3.3 DataLoader类3.3.4 损失函数3.3.5 优化器3.3.6 optimizer.zero_gr
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2024-08-27 17:57:05
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1.先验框生成 Github源码：from __future__ import division
from math import sqrt as sqrt
from itertools import product as product
import torch
class PriorBox(object):
"""Compute priorbox coordinates in cen
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2024-07-11 16:02:36
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# PyTorch基于VGG16的ImageNet图像数据集分类
## 1. 简介
深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，其中图像分类是其中的一个重要任务。ImageNet图像数据集是一个常用的图像分类基准数据集，其中包含了1000个类别的图像。本文将介绍如何使用PyTorch和VGG16模型进行ImageNet图像数据集的分类。
## 2. PyTorch简介
PyTorch是一个基于
原创
2023-09-09 16:30:46
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开始分类流程：1。输入图像预处理（和训练环境匹配）： 。将RGB转换成BGR 。将图片大小缩放成：224x224 (全连接层的参数是固定大小的) 。图片中每一个点减去时训练的平均值2。VGG19 前传 --> 1000个分类概率3。在分类标签中查最大概率的前5名。4。输出类型名主函
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2024-10-23 18:03:12
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我们周围的图像有不同的纹理、图案、形状和大小。它们携带着大量的信息，这些信息很容易被人眼和大脑理解，但计算机却不太容易理解。图像分割是一个问题集，我们试图训练计算机理解图像，以便它们可以分离不同的对象并将相似的对象分组。这可以是类似像素强度或类似纹理和形状的形式。已经开发了许多算法并已用于分割图像。就像对象检测将对象分开一样，图像分割从不太相似的对象中识别出更多相似的对象。如果我们考虑基本聚类方法
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2023-10-10 07:28:09
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7.1 边缘分割技术常见的边缘检测方法有微分算子、Canny算子和LOG算子等。常用的微分算子有Soble算子、Roberts算子和Prewit算子等。7.1.1图像中的线段1 %检测图像中的线段
2 clear all; close all;
3 I=imread('gantrycrane.png');
4 I=rgb2gray(I); %转换为灰度图像
5 h1=[-1, -1. -1
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2024-06-22 13:49:28
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GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的误分
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2024-07-22 19:05:59
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# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。 全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。数据集处理数据集我采用的是UCMerced数据集，这是一个用于遥感图像分类的数据集，共21类，包含农场、飞机等，每类有100张
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2023-06-12 14:55:38
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