迁移学习resnet

ResNet的半监督和半弱监督模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r

Valar_Morghulis·2024-09-15 11:49

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

简单起见，使用了[1]的代码，注释掉layer4，作为基本框架resnet14。然后改变局部结构，验证分类效果。实验结果GPU：gtx107

dfj77477·2024-09-11 20:55

Pytorch ResNet Fashion-Mnist

pytorch实现ResNetonFashion-MNISTfrom__future__importprint_functionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchimp

hyhchaos·2024-09-11 02:28

Python中的深度学习神经网络

-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩

2301_78297473·2024-09-07 08:46

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

基于PyTorch的ResNet50的10分类模型

使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练，需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库（如torchvision，用于加载预训练的ResNet50模型）。

Covirtue·2024-08-27 05:25

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域（targetdomain）上，即使这些领域之间存在分布差异。简单来说，领域泛化就是希望模型能够“举一反三”，不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好，而是能够跨越不同的环境或数据

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words

在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。

Undefined游侠·2024-08-24 17:37

Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习（deeplab、resnet101等等）

具体可以参考：Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参

听风吹等浪起·2024-02-20 18:47

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8

GodFishhh·2024-02-20 07:31

（7）PyTorch预训练

（1）直接加载预训练模型如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：my_resnet=MyResNet(*args,**kwargs)my_resnet.load_state_dict

顽皮的石头7788121·2024-02-19 13:00

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。一方面，如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域，领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14

AttheILSVRC2015,so-calledResidualNeuralNetwork(ResNet)bytheKaimingHeetalintroducedtheanovelarchitecturewith

wendyponcho·2024-02-14 23:23

基于PaddlePaddle2.0的蝴蝶图像识别分类

基于PaddlePaddle2.0的蝴蝶图像识别分类——利用预训练残差网络ResNet101模型分类资源来源如下：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education

bianhuaHYQ·2024-02-14 11:23

【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习

【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习？为什么不从头开始训练模型？

jcfszxc·2024-02-14 11:48

【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新］

【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义[2023年12月更新］定义、一般原则和禁止做法人工智能系统开发者基于风险的义务固定和通用人工智能开发人员（第3/28条）基础模型的提供者

jcfszxc·2024-02-14 11:48

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

starlet_kiss·2024-02-13 21:40

LLM大模型常见问题解答（2）

迁移学习：GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练，以掌握语言的通用表示，然后可以在

lichunericli·2024-02-13 21:38

大模型注入领域知识，模型体验和Token重复知识

迁移学习：使用预训练的LLM模型作为基础，然后在特定领域的数据上进行微调。这样可以利用预训练模型学到的通用知识，同时使其适应新领域。领域专家标

lichunericli·2024-02-13 19:26

深度学习基础

深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习

EEPI·2024-02-13 10:48

MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化

目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

基于NSGA-II的深度迁移学习

深度迁移学习迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被用作起点，在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

而Resnet可以解决这一问题，参考：ResNet训练CIFAR10数据集，并做图片分类本章在之前文章的基础上，只是将Unet的backbone进行替换，将vgg换成了res

听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

深度学习的新进展：从图像识别到自然语言处理

从最早的AlexNet到如今的ResNet、Inception等模型，深度学习模型

一休哥助手·2024-02-11 02:43

卷积神经网络（CNN）

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制

为了方便演示，我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络，然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。

cofisher·2024-02-09 19:00

Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）

cofisher·2024-02-09 19:00

【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()

cofisher·2024-02-09 19:29

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.6

Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越

南七澄江·2024-02-09 15:48

深度学习知识点汇总-目标检测（1）

backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。

深度学习模型优化·2024-02-09 02:51

论文笔记：NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations

然后，作者分析了在四种不同的图数据增强条件下，不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。

饮冰l·2024-02-09 00:54

【多模态大模型】GLIP：零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型

统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文：https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码：https://github.com

Debroon·2024-02-08 11:34

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

【PyTorch】实现迁移学习框架DANN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data

cofisher·2024-02-07 10:04

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列、ResNet

李建军·2024-02-07 01:20

「竞赛调研」GeoLifeCLEF 2022 x FGVC9 - 任务及解决方案

团队使用Nir+G+B，在预训练的resnet34上，将其最后一层堆叠到一个3层FCN（包含环境向量+纬度+经度+国家+海拔平均值+最大-最

Sternstunden·2024-02-06 06:19

PyTorch 2.2 中文官方教程（十五）

（beta）计算机视觉的量化迁移学习教程原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者

绝不原创的飞龙·2024-02-05 22:16

常见分类网络的结构

VGG16图片来自这里MobilenetV3small和large版本参数,图片来着这里Resnet图片来自这里

hzhj·2024-02-05 13:51

Python 处理小样本数据的文档分类问题

在处理小样本数据的文档分类问题时，可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法，如BERT、GPT等。

田猿笔记·2024-02-05 11:50

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

猫之角·2024-02-05 09:14

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

【文本到上下文 #10】探索地平线：GPT 和 NLP 中大型语言模型的未来

以我们之前对BERT和迁移学习的讨论为基础，将重点转移到更广阔的视角，包括语言模型的演变和未来，特别是生成式预训练转换器（GPT）及其在NLP中的重要作用。

无水先生·2024-02-04 09:20

Deeplearning with pytorch p1ch2

Deeplearningwithpytorchp1ch2AlexNet&ResNetResNet&resnet101AlexNet&ResNetResNet&resnet101ResNet：residualnetworksresnet101

风与海的半神·2024-02-03 16:17

pytorch gpu推理、onnxruntime gpu推理、tensorrt gpu推理比较，及安装教程，有详细代码解释

YellowLabradorLooking_new.jpg-Odog.jpg类别文件：https://raw.githubusercontent.com/Lasagne/Recipes/master/examples/resnet50

idealmu·2024-02-03 13:16

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