【深度学习实战】

深度学习实战代码40例（2）——CNN理论与实战

1.概述1.1概念神经网络(neualnetworks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetworks,CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。CN
AI炮灰·2022-04-21 07:47

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

前言上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机MLP的应用，本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景。卷积神经网络CNN（ConvolutionalNeuralNetworks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将以VGG16预训练模型为例子，从人脸识别、预训练模型、图片风格迁移、滤波分析、热力图等多过领域介绍CNN
风尘浪子·2022-04-21 07:42

Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络

Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络0前言1.Keras简介与安装2.Keras构建神经网络初体验3.训练香草神经网络3.1香草神经网络与MNIST数据集介绍3.2训练神经网络步骤回顾
盼小辉丶·2022-04-21 07:36

TensorFlow2深度学习实战（十七）：目标检测算法 Faster R-CNN 实战

前言：本专栏以理论与实战相结合的方式，左手看论文，右手敲代码，带你一步步吃透深度学习原理和源码，逐一攻克计算机视觉领域中的三大基本任务：图像分类、目标检测、语义分割。本专栏完整代码将在我的GiuHub仓库更新，欢迎star收藏：https://github.com/Keyird/DeepLearning-TensorFlow2文章目录一、实战介绍与说明（1）代码结构说明（2）如何使用本项目进行预测
AI 菌·2022-04-18 07:05

【深度学习实战】---TensorBoard网络可视化

【深度学习实战】—TensorBoard网络可视化前记为了能够更加深层次的理解我们的网络结构，不必要是画一份简简单单的网络的草图（如【深度学习实战】迈出第一步------编写第一个神经网络），那么我们可以借助
sir_TI·2022-04-14 07:22

Pytorch深度学习实战教程：语义分割基础与环境搭建

一、前言许久没有更新技术博文了，给自己挖一个新坑：语义分割系列文章。该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。二、语义分割语义分割是什么？语义分割（semanticsegmentation）:就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像
普通网友·2022-04-11 09:54

Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解

Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解0.前言1.神经网络基础1.1简单神经网络的架构1.2神经网络的训练1.3神经网络的应用2.从零开始构建前向传播2.1计算隐藏层节点值2.2
盼小辉丶·2022-04-11 07:27

深度学习实战--手写字识别MNIST

手写字识别前序Python入门教程。手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。添加需要用到的包importtorchfromtorchimportnn#nn是创建模型会用到的包importtorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader#DataLoader是把数据生成torch需要的形
Bryce__LY·2022-04-10 08:37

深度学习实战（七）——目标检测API训练自己的数据集（R-FCN数据集制作+训练+测试）

TensorFlow提供的网络结构的预训练权重：https://cloud.tencent.com/developer/article/1006123将voc数据集转换成.tfrecord格式供tensorflow训练用：https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/80626040训练自己的数据集大体流程如右侧所示：caffe版的流程：RFC
马大哈先生·2022-04-10 08:27

comsol案例中文pdf_Pytorch官方力荐-11月新书《Pytorch深度学习实战指南》pdf及代码分享...

PyTorch是目前非常流行的机器学习、深度学习算法运算框架。它可以充分利用GPU进行加速，可以快速的处理复杂的深度学习模型，并且具有很好的扩展性，可以轻松扩展到分布式系统。PyTorch与Python数据科学生态系统可以很好的配合使用，很好兼容Numpy、Pandas或者其他类似的工具。文末附本书pdf最新版、随书代码下载地址。PyTorch很容易上手，不需要读者对算法实现的细节非常了解，提供了
weixin_39974811·2022-04-04 07:00

深度学习实战：LeNet实现CIFAR-10图像分类

1.数据集介绍  利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集，包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集，也是一个很经典的图像分类数据集，由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集，一共包含10个类别的RGB彩色图片。  PyTorch的CI
Jsper0420·2022-04-01 07:01

Pytorch深度学习实战笔记

实战配套视频：《PyTorch深度学习实践》完结合集实战笔记：Learning_AI的博客_学习CV的研一小白_PyTorch学习笔记,刘二大人：pytorch深度学习实践（代码详细笔记，适合零基础）pytorch实战教学（一篇管够）_小星AI-CSDN博客_pytorch实战Pytorch学习笔记--Bilibili刘二大人Pytorch教学代码汇总目录线性模型梯度下降随机梯度下降：反向传播Py
GoAI·2022-03-21 07:33

深度学习实战——Pytorch在CIFAR10数据集上训练ResNet

之前写的分类框架代码找不到了，又写了一份备份，完善了一些东西，还有更多想实现的功能，等之后时间多了再说吧。整体代码不难，加了代码注释和一些参数坑的注释，方便梳理图像分类的流程以及避坑。后续可能会继续完善代码，增加Inference代码之类的，再说吧。Pytorch在CIFAR10数据集上训练ResNetimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimas
HFUT_St·2022-03-11 07:26

Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建

一、语义分割是什么？语义分割(semanticsegmentation):就是按照“语义”给图像上目标类别中每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素进行分类。简而言之，我们的目标是给定一幅RGB彩色图像（高x宽x3）或一幅灰度图像(高x宽x1),输出一个分类图谱，其中包括每个像素的类别标注（高x宽x1）。具体如下图所示：注意：为了
qq_40147888·2022-03-07 10:24

深度学习实战1（基本概念、全连接神经网络、CNN）

一、深度学习基础1.1深度学习（DL）概念深度学习是指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。神经网络与深度学习并不等价，深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其他模型，但由于神经网络可以比较容易的解决贡献度分配问题，因此神经网络模型成为深度学习中主要采用的模型。深度学习是机器学习的一个子问题，主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示。所谓深度是指原始数据进行非线性
herryone123·2022-03-04 07:07

基于MATLAB的计算机视觉与深度学习实战

基于深度学习的汽车目标检测一、项目任务随着标记数据的积累和GPU高性能汁算技术的发展，卷积神经网络的研究和应用也不断涌现出新的成果。本项目使用己标记的小汽车样本数据训练RCNN（RegionsuithConvolutionalNeuralNetworks,RCNN）神经网络得到检测器模型，并采用测试样本对训练好的检测器模型进行准确率评测，实现汽车目标检测的效果。二、项目内容1.了解神经网络，卷积层
小白****·2022-03-04 07:33

TensorFlow2深度学习实战（十四）：目标检测算法 YOLOv4 解析

专栏目录：TensorFlow2深度学习实战Github仓库，欢迎star：https://github.com/Keyird文章目录一、YOLOv4简介二、网络结构（1）CSP
AI 菌·2022-03-03 07:14

深度学习实战（1）用Pytorch搭建一个双向GRU

用Pytorch搭建一个双向GRU最近课程需求，要做一个幽默度检测的回归任务，就自己搭建了一个进行幽默性回归任务的双向GRU神经网络模型。搭建GRU神经网络在初始化我的神经网络的时候需要5个参数：input_dim：向量的维度，由于我使用Google预训练好的BERT做的embedding，所以维度应该是768。原本还想做fine-tuning，但目前代码水平有限，就先forzen不fine-tu
icebird_craft·2022-02-26 09:00

【深度学习实战】从零开始深度学习（二）：多层全连接神经网络与MNIST手写数字分类

参考资料廖星宇《深度学习入门之PyTorch》PyTorch官方文档其他参考资料在文中以超链接的方式给出目录0.写在前面1.PyTorch基础1.1张量（Tensor）1.2变量（Variable）1.3数据集（Dataset）1.4模组（nn.Module）1.5优化（torch.optim）1.6模型保存与加载2.案例实践：多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类2.1定义简单三层全连接神
喵木木·2022-02-07 13:24

机器学习深度学习实战模板代码（持续更新）

赛题的分类：太阳底下无新事，都是出现过的赛题只是换了场景和数据建模与问题解决流程了解场景和目标了解评估准则1.数据处理数据清洗观察数据是否平衡比如广告点击不点才是大概率需要清除离心点，不然会破坏模型性能不可信的样本丢掉（需要人根据常识判断）缺省值极多的字段考虑不用数据采样数据采样：上下采样和保证样本均衡（1：3差不多，1：10差距太大）数据归一化训练集，验证集，测试集都使用训练集训练的归一化fro
weixin_45955767·2022-02-04 17:37

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

前言上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机MLP的应用，本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景。卷积神经网络CNN（ConvolutionalNeuralNetworks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将以VGG16预训练模型为例子，从人脸识别、预训练模型、图片风格迁移、滤波分析、热力图等多过领域介绍CNN
风尘浪子·2021-12-07 13:00

《深度学习实战》第3章 前馈神经网络

实现深层神经网络本章我们将编码完成全连接神经网络，并使用CIFAR-10数据集进行测试，在本章练习中我们将完成：1.仿射层传播2.ReLU层传播3.组合单层神经元4.实现浅层全连接神经网络5.实现深层全连接神经网络#-*-coding:utf-8-*-importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromclassifiers.chapt
醉一心·2021-10-31 20:24

《深度学习实战》第2章 机器学习快速入门

参考书籍《深度学习实战》杨云、杜飞著softmax实现练习在本章练习中我们将逐步完成：1.熟悉使用CIFAR-10数据集2.编码softmax_loss_naive函数使用显式循环计算损失函数以及梯度3
醉一心·2021-10-24 18:44

2021pytorch深度学习实战【视频代码齐全】

2012年，AlexNet在ImageNet图像识别比赛中夺冠，将图像分类的错误率降低了一半，从此一战成名。十年来，计算机视觉领域蓬勃发展，深度学习技术突破让机器在很多视觉任务上超越了人类。计算机视觉也是目前应用最多、落地最广的人工智能技术。即使是外行，也能随便举出很多技术落地的应用：刷脸支付、美颜相机，还有工业领域的产品缺陷检测，以及交通管理中的车辆识别等。与此同时，也有一些计算机视觉技术应用引
weixin_A1883029·2021-10-22 20:50

TensorFlow2深度学习实战（十六）：目标检测算法Faster R-CNN解析

本专栏以理论与实战相结合的方式，左手看论文，右手撸代码，带你一步步掌握深度学习原理和源码，玩转计算机视觉领域中的三大基本任务：图像分类、目标检测、语义分割。本专栏完整代码将在我的GiuHub仓库更新，欢迎star收藏：https://github.com/Keyird/DeepLearning-TensorFlow2文章目录一、FasterR-CNN介绍二、算法流程三、网络结构1、Convlaye
AI 菌·2021-10-19 20:09

2021极客时间优惠劵优惠购

PyTorch深度学习实战深入浅出计算机组成原理Redis核心技术与实战零基础实战机器学习小马哥讲SpringAOP编程思想TensorFlow2项目进阶实战小马哥讲Srping核心编程思想本文由博客一文多发平台
·2021-10-19 11:19

Python深度学习实战PyQt5菜单和工具栏功能作用

目录1.创建主窗口1.1窗口类型1.2编辑窗口的属性1.3图形界面设计的预览2.建立菜单栏2.1建立一级菜单2.2建立二级菜单2.3关联动作3.建立工具栏3.1添加工具栏3.2添加和编辑动作对象3.3向工具栏添加动作对象4.编写Python应用程序调用图形界面1.创建主窗口上文中我们建立的图形界面程序GUIdemo2.py，通过导入图形界面uiDemo1.py，已经实现了主窗口的创建。1.1窗口类
·2021-10-18 13:39

Python深度学习实战PyQt5基本控件使用解析

目录1.PyQt5控件简介1.1什么是控件1.2编辑控件的属性1.3PyQt5的控件类型输入控件：显示控件：高级控件：2.按钮控件2.1按钮控件简介2.2按键按钮（QPushButton）2.3其它按钮3.输入控件3.1输入控件简介3.2文本输入控件3.3调节输入控件4.Python应用程序调用图形界面1.PyQt5控件简介1.1什么是控件控件也称控件对象，是Qt用户界面上最基本的组件类型，也是构
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5安装与环境配置过程详解

目录1.PyQt5图形界面开发工具1.1从CLI到GUI1.2PyQt5开发工具2.安装PyQt5和QtToolspip安装PyQt5pip安装QtTools3.QtDesigner和PyUIC的环境配置3.1在PyCharm添加CreateTools3.2添加QtDesigner工具3.3添加PyUIC工具4.QtDesigner和PyUIC的快速入门4.1QtDesigner的启动和入门新建一
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

目录1.从绝对定位到布局管理1.1什么是布局管理1.2Qt中的布局管理方法2.水平布局（HorizontalLayout）3.垂直布局（VerticalLayout）4.栅格布局（GridLayout）5.表格布局（FormLayout）6.嵌套布局7.容器布局布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理，对部件进行整理分组、排列定位，才能使界面整齐有序、
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5信号与槽的连接

目录1.信号与槽（Signalsandslots）1.1信号与槽的原理1.2信号发送者与槽的接收者2.QtDesigner建立信号与槽的连接2.1信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为控件的内置函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.2信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为自定义函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.3信号与槽的连接：相
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5窗口切换的堆叠布局示例详解

目录1.堆叠布局简介1.1什么是堆叠布局（StackedLayout）1.2堆叠布局的实现方法2.创建多窗口切换的堆叠布局3.堆叠布局的主程序设计3.1QStackedWidget类3.2建立信号/槽连接3.3页面控制程序3.4堆叠布局中的控件操作软件项目中经常需要多种不同的图形界面，以适应不同的任务场景。选项卡控件（QTackedWidget）通过标签选择打开对应的对话框页面，不需要另外编程。堆
·2021-10-18 13:05

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

前言AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《Python机器学习实战》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域，它更强调从连续的层中进行学习，这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象，层级越高，抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的，最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输入层，中间层
风尘浪子·2021-09-01 11:00

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（机器学习回归算法）

文章目录3.构建模型3.1使用lazyPredict寻找最优拟合算法3.2超参数调整3.3RidgeRegression3.4LassoRegression3.5GradientBoostingRegressor3.6XGBRegressor3.7LGBMRegressor3.8StackingRegressor3.9保存模型4.输出预测结果相关BLOG：第1个blog：数据分析第2个blog：数
留小星·2021-08-04 11:14

U-Net论文学习

参考资料Pytorch深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络Pytorch深度学习实战教程（三）：UNet模型训练，深度解析！
南桥几经秋·2021-06-21 16:25

OpenCV、机器学习、深度学习实战教程分享（全程干货）

文章目录一、计算机视觉方向：二、机器学习方向：三、深度学习方向：1.深度学习100例2.核心算法与项目实战四、计算机核心知识：五、MySQL数据库六、Python1、Python入门2、Python爬虫3、Python面试在《深度学习100例》系列教程的更新过程中，很多小伙伴问我***看哪些课程比较好，于是乎，我整理了一波，又CSDN运营姐姐手中拿了618的优惠，现在分享给大家。包含深度学习、机器
K同学啊·2021-06-15 15:30

深度学习入门（6）如何对神经网络模型训练结果进行评价

如何对神经网络模型训练结果进行评价上一篇文章《深度学习入门（5）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程，通过损失函数的训练结果我们可以发现
阿旭123·2021-06-14 02:48

PyTorch 深度学习实践 第8讲（刘二大人）Titanic作业

b站刘二大人pytorch深度学习实战的一个小作业：这里用的是titanic数据集中的数值变量，age数据里面有nan，就删掉了（但是不应该这样做的，这个数据处理得很粗糙，主要是练习一下用实际数据跑一下神经网络
Vicky111308·2021-05-13 16:38

国税总局增值税发票查验平台验证码识别深度学习实战

国家税务总局全国增值税发票查验平台验证码查验验证码图片如下面所示：测试地址：http://47.99.174.98:8808/1.验证码识别Python版importbase64importrequestswithopen('./tmp.jpg','rb')asf:img_bytes=f.read()img_base64=base64.b64encode(img_bytes)#'00'黑色'01'
TouchAI·2021-04-16 22:54

深度学习实战篇之 ( 四) -- TensorFlow学习之路（一）

内容解释TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。TensorF
fengyuxie·2021-03-21 20:00

深度学习实战入门——CNN实现MNIST手写数字识别

今天来从头自己搭一个非常简单的卷积网络，使用的数据集是MNIST.MNIST应该算是一个被用烂了的数据集了，非常非常适合初学，数据量比较小，数据处理、训练和预测的时间都比较短，可以很好地用于把控网络搭建的整个过程。0x01数据和自定义函数的准备MNIST数据集的下载地址是http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，可能稍微有一点点慢，有耐心即可。一共有四个文件：文件名说明大
人形自走写bug机·2021-03-15 16:51

垃圾分类识别系统（目标检测版）

说明：自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来，已被访问上万次，几百次的收藏。同时也有很多的人询问笔者关于这个项目的问题。在这里非常的感谢大家的厚爱。
陶陶name·2021-02-21 16:54

深度学习之垃圾分类系统（准确率高达近99%）

说明：自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来，已被访问上万次，几百次的收藏。同时也有很多的人询问笔者关于这个项目的问题。在这里非常的感谢大家的厚爱。
陶陶name·2021-01-24 14:46

note 文字识别one_人工智能：深度学习实战之文字点选验证码识别（一）

本文所述代码：https://github.com/15950552800/Text_select_captcha训练集：bilbil登录验证码，约3000张左右准备工作1、去github上下载源码2、安装python环境3、下载模型文件然后放入指定位置模型结构yolov3+CRNN+CNN简介YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看
weixin_39887715·2020-12-17 11:42

pytorch 画loss曲线_Pytorch深度学习实战教程：必知必会的炼丹法宝

1前言训练深度学习模型，就像“炼丹”，模型可能需要训练很多天。我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。2初级“法宝”，sys.stdout训练模型，最常看的指标就是Loss。我们可以根据Loss的收敛情况，初步判断模型训练的好坏。如果，Loss值突然上升了，那
刘新征·2020-12-10 11:52

神经网络与深度学习实战:python+keras+tensorflow 资料_Colab 超火的 Keras/TPU 深度学习免费实战，有点 Python 基础就能看懂的快速课程...

新智元推荐来源：大数据文摘(ID:BigDataDigest)编译：曹培信、周素云、蒋宝尚【新智元导读】仅会一点点python也能自己搭建一个神经网络！谷歌开发者博客的Codelabs项目上面给出了一份教程，不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用keras、TPU、Colab。想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。编程基础不好
weixin_39731456·2020-11-29 00:22

技术实践丨基于MindSpore框架Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验

背靠全新的设计理念，华为云推出了MindSpore深度学习实战营，帮助小白更快的上手高性能深度学习框架，快速训练ResNet-50，实现你的第一个手机App开发，学会智能新闻分类、篮球检测和「猜你喜欢」
华为云开发者社区·2020-11-28 11:25

技术实践丨基于MindSpore框架Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验

背靠全新的设计理念，华为云推出了MindSpore深度学习实战营，帮助小白更快的上手高性能深度学习框架，快速训练ResNet-50，实现你的第一个手机App开发，学会智能新闻分类、篮球检测和「猜你喜欢」
华为云开发者社区·2020-11-27 17:50

深度学习 loss下降后上升在下降_TensorFlow2.0深度学习实战（一）：分类问题之手写数字识别...

>写在前面：大家好！我是【AI菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、Python、C++感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客我的Github项目地址是：【AI菌】的Github前言：本专栏将分享我从零开始搭建神经网络的学习过程，力争打造每行代码都有注释的小白教
weixin_39595487·2020-11-27 02:29

技术实践丨基于MindSpore的ResNet-50蘑菇“君”的识别应用体验

背靠全新的设计理念，华为云推出了MindSpore深度学习实战营，帮助小白更快的上手高性能深度学习框架，快速训练ResNet-50，实现你的第一个手机App开发，学会智能
华为云开发者社区·2020-11-13 17:27
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