此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。在本文中，我们提出了一种新的CNNs学习方案，能同时1）减小模型大小; 2）减少运行时内存占用; 3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。这种学习方案是通过在网络中进行通道层次稀疏来实现，简单而有效。与许多现有方法不同，我们所提出的方法直接应用于现代CNN架构，引入
按资料下载yolov3进行模型训练和检测，下载了好几份代码，有一份官方的一直有问题。有一份很快跑起来了（网址忘记了，可以百度网盘分享），明明都是yolov
拍照部分：
heziyi@heziyi-ZenBook-UX425IA-U4700IA:~/桌面/PyTorch-YOLOv3$ python3 video.py yolov3_ckpt_69.onnx Traceback (most recent call last): File “video.py”, line 18, in net = cv.dnn.readNetFromONNX(weightsPat
保存模型： ： 保存整个神经网络的结构和模型参数 torch.save(mymodel, ‘mymodel.pkl’) 只保存神经网络的模型参数 torch.save(mymodel.state_dict(), ‘mymodel_params.pkl’) 导入模型： mymodel = torch.load(‘mymodel.pkl’)x=x.view(1,1,4,5) 意思是将 x 矩阵转换成
1.卷积神经网络的局部感受野卷积神经网络的神经元之间的连接模式类似于大脑视觉皮层组织，个体皮层神经元仅在被称为感受野的视野受限区域中对刺激做出反应。局部感受野就是卷积神经网络每一层输出的特征图（Feature Map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小，相当于像素上的滤波器。滤波器在整张图像上进行移动，直至遍历完整张图像，从而把一些图像的局部特征提取出来。 图像的局部统计特征在整幅图像上具有重复
设备：jetsonnano B01python之前一直纠结怎么坐标转化，但今天实验感发现其实转化为int数以后跟实际像素坐标一
测试： correct = 0 total = 0 for data in test_loader: img,label = data outputs = net(Variable(img)) _,predict = torch.max(outputs.data,1) total += label.size(0) correct += (predict == label).sum() prin
今天训练模型输入python3 train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data第一次出现这个错误，记录解决方案：查了看到有人说什么加上except:continue;大概跟我出的错不一样，总之我没法按照这样解决问题，先截图一下我出问题的界面：File “train.py”, line 62, in model = Darknet(opt.model_def).to(device)File
函数实现对于一个函数f(x0,x1)=x0的平方+x1的平方偏导数可以这样实现：def function_2(x): return x[0]**2 + x[1]**2 #或者return np.sum(x**2)+梯度可以这样实现:def _numerical_gradient_no_batch(f, x): h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) for idx in range(x.size):
数据类型( 1) torch.FloatTensor ： 用于生成数据类型为浮点型的Tensor ，传递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表，也可以是一个维度值。torch.randn ：用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机Tensor ，和在N umPy中使用numpy . randn 生成随机数的方法类似，随机生成的浮点数的取值满足均值为0 、方差为1 的正态分布torch.clamp ： 对输入参数按照自定义的范围进行裁剪， 最后将参数裁剪的结果作为输出。所以输入参数一共
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