本章的主要内容包括：1.运行预先训练好的图像识别模型。（本文介绍）2.简要介绍生成式对抗网络（GAN）和循环生成式对抗网络（CycleGAN）。3.可以为图像生成文本描述的字幕模型。4. 通过Torch Hub分享模型。2.1 一个识别图像主体的预训练网络2.1.1 获取一个预先训练好的网络用于图像识别我们可以从torchvision.models中找到预定义的模型：from torchvisio
前言最近一段时间因目前在职公司的一些情况及个人的职业规划，参加面试几家金融股票应用软件及信息管理的企业，对于问的比较统一的或是比较多的就是如何利用服务器的消息推送实现股票证券行情的实时更新，根据个人的项目总结及网上其他博主的资源总结了利用SignalR技术实现实施更新。SignalR概述Asp.net SignalR是微软为实现实时通信的一个类库。一般情况下，SignalR会使用JavaScrip
介绍人脑可以轻松识别和区分图像中的对象。例如，给定猫和狗的图像，在十亿分之一秒之内，我们就将两者区别开来，而我们的大脑则意识到了这种差异。如果机器模仿这种行为，那么它与我们所能获得的人工智能非常接近。随后，计算机视觉领域旨在模仿人类视觉系统，并且有许多里程碑打破了这方面的障碍。此外，如今的机器可以轻松地区分不同的图像，检测物体和面部，甚至生成不存在的人的图像！令人着迷，不是吗？当我从
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2024-03-26 19:59:51
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如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了
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2024-05-14 14:02:15
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在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。ResNetResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN
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2024-04-28 16:39:09
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文章目录0. 前言1. 预训练介绍1.1 预训练模型是什么？1.2 预训练的好处是什么？1.3 PyTorch库封装的模型及预训练权重2. hymenoptera数据集3. 加载预训练的AlexNet模型4. 修改模型以适应新的任务5. 训练模型6. 结果解析6.1 训练过程6.2 使用验证组数据验证模型精度7. 完整代码7.2 训练组代码7.1 验证组代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本
前一阵子参加了华为的多目标检测比赛 link，尝试通过 faster_rcnn 算法定位和分类病理图像中的癌细胞。MindSpore 是华为的 AI 框架，支持华为自研的Ascend芯片。MindSpore目前不支持macOS，不过组织方提供了华为云作为训练平台。以下将分享使用mindspore及华为云的经验。Notebook首先可以从mindspore官方的 gitee 上下载faster_rc
训练部分数据集：VOC2007预训练主干网络，自行下载即可import pdb # Debug工具
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流??欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言??系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣
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2024-05-13 15:28:06
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作者：Ayoosh Kathuria编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止，我们使用单个V100的GPU，可以在79s内训练得到94%的准确率。里面有各种各样的trick和相关的解释，非常好。我们研究了mini-batch对训练的影响，并使用更大的minibatch来减少训练时间到256秒。这里，我们研究了minibatch的
科普知识NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A
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2024-08-20 18:10:20
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预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet，用一张图片去预测其类别。1. 下载资源这里随意从网上下载一张狗的图片。类别标签IMAGENET1000 从 复制到一个空的txt里，去掉最外面的{}即可。 2. 使用TorchVision加载预训练模型Res
5. 使用PyTorch预先训练的网络执行目标检测PyTorch是什么？使用PyTorch训练第一个神经网络使用PyTorch训练第一个卷积神经网络使用预训练网络进行PyTorch图像分类使用预训练网络进行PyTorch目标检测（今天的博客）这篇博客将介绍如何使用PyTorch预训练的网络执行目标检测，这些网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括使用ResNet的更快R-CNN、使用Mobile
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2024-05-02 22:40:20
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在本文中，你将学习到以下内容：TensorFlow中调用ResNet网络训练网络并保存模型加载模型预测结果
前言在深度学习中，随着网络深度的增加，模型优化会变得越来越困难，甚至会发生梯度爆炸，导致整个网络训练无法收敛。ResNet(Residual Networks)的提出解决了这个问题。在这里我们直接调用ResNet网络进行训练，讲解ResNet细节的文章有很多，这里找了一篇供参考
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2024-04-08 10:25:24
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一、整体流程1. 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download2. 数据集展示 案例主要流程：第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。第三步：用可训练参数的多层替换分类层。第四步：在训练集上训练分
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2023-11-26 19:58:30
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引言Word Embedding：词嵌入。最简单的理解就是：将词进行向量化表示，抽象成为数学描述，然后可以进行建模，应用到很多自然语言处理的下游任务中。之前用语言模型做 Word Embedding 比较火的是 word2vec 和 glove，在大规模训练语料上使用 word2vec 或者 glove，可以学习得到每个单词的 Word Embedding 表示。但该类方法无法解决一词多义的问题，
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2024-05-18 18:50:06
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本文假设你已经做好数据集，格式和VOC2007一致，并且Linux系统已经配置好caffe所需环境（博客里教程很多），下面是训练的一些修改。 py-R-FCN源码下载地址： https://github.com/Orpine/py-R-FCN 也有Matlab版本： https://github.com/daijifeng001/R-FCN 本文用到的是Python版本。 本文主要参考htt
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2024-05-11 13:30:34
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目录1. ResNet 介绍2. ResNet 网络介绍（ResNet34）3. 搭建ResNet 网络residual blockResNet pre 传播layer1layer2layer3、4全连接层的forwardResNet 网络的参数个数summary4. 训练网络5. 预测图片6. Code7. 迁移学习1. ResNet 介绍ResNet 的亮点：超深的网络结构，可以突破
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2024-03-23 09:52:58
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1、PSPNet原代码地址： link. 2、Resnet嵌入CBAM代码参考： link. 3、注意力机制原理参考： link. 起初直接按照Resnet嵌入CBAM代码进行修改，由于增加机制后的resnet增加了预训练的参数，因此报错： 百度搜了一下解决方案： 需要修改预训练的参数，但网上的代码多是用于解决原预训练参数多于修改后的模型，例如：（原博客地址一时翻不出来了，如有找到了的麻烦告诉一下
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2024-05-21 21:06:55
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华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软件开发服务，面向企业的大数据和人工智能服务，以及场景化的解决方案。华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得
