迁移学习resnet 第13页

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

ResNet50训练主要还是想部署到RK3568开发板上，先记录下训练和转成ONNX模型过程。

殷忆枫·2023-10-19 05:47

RK3568笔记三：部署ResNet50模型

通过ResNet50网络训练了识别10类车的模型并成功了转换成了onnx模型具体训练过程可以参考文章AI项目十七：ResNet50训练部署教程-CSDN博客这里部署使用rknn-toolkit2工具转换成

殷忆枫·2023-10-19 05:36

【Note】CNN与现代卷积神经网络part4（附PyTorch代码）

文章目录2.2残差网络（ResNet）2.2.1函数类2.2.2残差块2.2.3ResNet模型2.2.4训练模型2.2.5Summary本《CNN与现代卷积神经网络》Note系列会共分为4个part，

猛码Memmat·2023-10-18 23:47

深度学习——残差网络（ResNet）

深度学习——残差网络（ResNet）文章目录前言一、函数类二、残差块三、ResNet模型四、模型训练五、小结总结前言随着设计越来越深的网络，深刻理解“新添加的层如何提升神经网络的性能”变得至关重要。

星石传说·2023-10-18 07:35

CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总（南理SGE 和Intel的实时动作识别很吸引人）...

SGE可以显著改进图像分类任务的性能，在基于ResNet50为

我爱计算机视觉·2023-10-18 07:38

大模型LLM相关面试题整理-PEFT

微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的技术，用于在一个已经预训练好的模型基础上，通过进一步训练来适应特定的任务或数据集。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828×28的图像展平为⼀个784维的固定⻓度的⼀维向量，然后⽤全连接层对其进⾏处理。而现在，我们已经掌握了卷积层的处理⽅法，可以在图像中保留空间结构。同时，⽤卷积层代替全连接层的另⼀个好处

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

深度学习目标检测——anchor锚框

目录一：回顾二：生成锚框生成多个锚框：每个像素点生成不同的框所有项目代码+UI界面一：回顾上一节课我们了解了迁移学习中的微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的模型基础上，对部分或全部模型参数进行调整以适应新任务

QTreeY123·2023-10-17 23:04

ResNet50基于ImageNet数据集给图片打标签

#-*-coding:UTF-8-*-#-------------------------------------------#任务：利用ResNet50网络进行ImageNet分类#数据：网上下载的测试图片

You Only Live Once_2·2023-10-17 16:25

知识蒸馏（Knowledge Distillation）简述

KnowledgeDistillation）简述结论Reference：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork知识蒸馏（KnowledgeDistillation）简述（一）知识蒸馏被广泛用于模型压缩和迁移学习当中

泠山·2023-10-17 16:06

变换器鲁棒性-6：Understanding Robustness of Transformers for Image Classification

最近，基于Transformers的架构（如ViT）在图像分类方面已经达到甚至超过了RESNET。然而，Transformers架构的细节——比如使用非重叠图块——让人怀疑这些网络是否同样鲁棒。

Valar_Morghulis·2023-10-17 16:47

吃瓜教程1--概念准备

假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2.半监督学习3.迁移学习

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类

使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（‘广玉兰’,‘杜鹃’,‘梧桐’,‘樟叶’,‘芭蕉’,‘银杏’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，

　子午·2023-10-17 01:44

动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练

基于Python+TensorFlow+Django网页框架+ResNet50算法模型实现实现步骤如下：收集多种动物的图片数据集，并整理归类然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法模型网络对数据集进行多次迭代训练最后得到一个精度较高的

青瓷程序设计·2023-10-17 01:11

mask-R-CNN

importtorchvisionmodel=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(weights=MaskRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT

Tian-Feng·2023-10-16 22:19

3500/15 106M1079-01 支持先进和复杂的人工智能计算

3500/15106M1079-01支持先进和复杂的人工智能计算耐能NPUIP系列允许ResNet、YOLO和其他深度学习网络在离线环境下的边缘设备上运行。

zhang13365909307·2023-10-16 17:50

假期周末复盘3

正迁移与负迁移顺向迁移与逆迁移水平迁移与垂直迁移一般迁移与特殊迁移同化迁移、顺应迁移与重组迁移学习

宁静待花开·2023-10-16 14:17

残差层

从信息论的角度来看，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，特征图包含的图像信息会越来越少，而resnet的直接映射的加入，保证了

LuDon·2023-10-16 08:37

Keras踩坑笔记

话不多说，直接上代码：importkerasfromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.layersimportI

DancingChild·2023-10-16 05:26

YOLOv5从训练到移植

若兼顾效率和准确率，可以用迁移学习思路训练，则不同场景下采集的图像数据量可以适当降低，但避免场景单一问题。

醉雨轩^_^·2023-10-16 03:26

ResNet分类器量化

1.动态范围的常用计算方法Max方法之前的对称量化和非对称量化就是在用最大最小的办法做的Histgram直方图是一种用于可视化信号或数据分布的图形工具。计算动态范围的一种方法是通过查看直方图的范围。动态范围可以由直方图中的最高峰值和最低峰值之间的差异来估算。Entropy熵是一个信号的统计度量，用于衡量信号的不确定性或信息量。较高的熵表示信号具有更大的动态范围，因为它包含更多的信息。熵的计算可以通

智障学AI·2023-10-16 03:24

【两阶段目标检测】R-CNN论文精读与学习总结

前言1.R-CNN大体介绍1.1作者遇到的两个问题1.2R-CNN的大体思路1.3一些细节2.R-CNN的训练过程2.1四个步骤2.2训练过程的一些细节2.2.1网络神经元学习效果可视化2.2.2为什么迁移学习和训练

SinHao22·2023-10-16 01:53

PyTorch深度学习实践（11. Advanced CNN-2）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter11卷积神经网络（高级篇）"""AdvancedCNN:resnet"""importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatase

曾叔叔要稳住·2023-10-16 00:13

python的reshape和matlab的reshape，我们不一样

管中窥豹，从这里可以想想想要做迁移学习的重要性，和坑位之多，之隐蔽，之深刻。举例python：a=np.array(range(24))a.sh

飞凡可期·2023-10-15 23:33

机器学习-迁移学习

基于关系的迁移学习方法当两个域是相似的时候，那么它们之间会共享某种相似关系，将源域中学习到的逻辑

小蒋的技术栈记录·2023-10-15 19:26

task05 PyTorch可视化

importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchinfoimportsummaryresnet18=models.resnet18

雾切凉宫·2023-10-15 11:52

可视化与生态

将结合torchvision预定义的ResNet模型来探索PyTorch的可视化方案。

ISAdora.·2023-10-15 11:50

【TensorFlow2 之013】TensorFlow-Lite

教程概述：介绍在TensorFlow中构建模型将模型转换为TensorFlowLite训练后量化二、前提知识上次，我们展示了如何使用迁移学习来提高模型性能。

无水先生·2023-10-15 07:06

B站视频“多模态大模型，科大讯飞前NLP专家串讲”记录

文章目录多模态：对齐--align迁移学习和zero-shotClipBlip多模态：图片、文字、视频、语音等不同的表征。表示信息的方式有多种，但是不同的表示方式携带的信息不完全相同。

汪VV·2023-10-15 07:25

HSN：微调预训练ViT用于目标检测和语义分割，华南理工和阿里巴巴联合提出

今天跟大家分享华南理工大学和阿里巴巴联合提出的将ViT模型用于下游任务的高效微调方法HSN，该方法在迁移学习、目标检测、实例分割、语义分割等多个下游任务中表现优秀，性能接近甚至在某些任务上超越全参数微调

CV51·2023-10-15 04:47

如何理解深度学习中迁移学习、预训练、微调的概念

说明本文为观看吴恩达深度学习课程视频所做的学习笔记吴恩达deeplearning.aiPart3结构化机器学习项目第二周机器学习（ML）策略（2）2.7迁移学习正文假设已经训练好一个图像识别神经网络，如果让这个图像识别神经网络适应或者说迁移不同任务中学到的知识

全幼儿园最聪明·2023-10-15 04:13

7.resnet50网络实现

代码如下：importtorch.nnasnnimporttorch#Resnet18/34使用此残差块classBasicBlock(nn.Module):#卷积2层，F(X)和X的维度相等#expansion

YANQ662·2023-10-14 18:42

9.FPN网络代码实现

代码如下：#importtorch.nnasnn#importtorch#importtorch.nn.functionalasF#importmath###1.resNet的基本BottleBlock

YANQ662·2023-10-14 18:37

YOLOv3 | 核心主干网络，特征图解码，多类损失函数详解

1.2.2检测置信度解码1.2.3类别解码1.3训练损失函数1.3.1正负样本定义1.3.2损失函数1.核心改进1.1主干网络更深,更宽从v2的darknet-19到v3的darknet-53并且引入了ResNet

Qodi·2023-10-14 17:25

深度学习验证码项目

项目代码：GitHub-kerlomz/captcha_trainer:[验证码识别-训练]ThisprojectisbasedonCNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropytorealizeverificationcodeidentification.Thisprojectisonlyfortrainingthemodel.GitHub-Pytho

Python9724·2023-10-14 16:41

HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化

HAWQ：基于Hessian的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20OnCIFAR

AI异构·2023-10-14 14:05

ResNet-18模型

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorchvision.modelsasmodels#定义数据预处理和加载transform=transforms.Compose([transforms.Random

DeniuHe·2023-10-14 05:18

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

最后稍稍介绍了一下机器学习中的其它技术：集成学习，张量学习，在线学习，迁移学习，度量学习。当然这些与概率论关系不大，因此笔者在此略过。下面着重记录第二章的阅读笔记。

生而为弟·2023-10-14 02:34

【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习

#012TensorFlow2.0中的TF迁移学习一、说明在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。

无水先生·2023-10-14 02:58

Pytorch 训练自己的图像分类网络

包含了我之前博客中提到的ResNet，MLP-Mixer，ConvNeXt，ConvMixer。网络博客链接ResNet链接MLP-Mixer链接Con

__不想写代码__·2023-10-13 14:19

迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）

与ResNet等传统卷积神经网络不同，DenseNet中每个层都直接与前面的所有层相连，这种直接的密集连接架构有助于信息和梯度在网络中的流通，从而在训练中提高了梯

QTreeY123·2023-10-13 13:51

深度学习：UserWarning: The parameter ‘pretrained‘ is deprecated since 0.13..解决办法

isdeprecatedsince0.13andmayberemovedinthefuture,pleaseuse‘weights’instead.解决办法1报错警告：pytorch版本：0.14.1在利用pytorch中的预训练模型时，如resnet18importtorchvision.modelsasmodel

一支绝命钩·2023-10-13 13:18

联邦学习综述

多个参与者联合数据建立虚拟的共有模型，并且共同获益的体系；在联邦学习的体系下，各个参与者的身份和地位平等；联邦学习的建模效果和将整个数据集放在一处建模的效果相同，或相差不大（在各个数据的用户对齐或特征对齐的条件下）；迁移学习是

NeverMoreH·2023-10-13 09:46

迁移学习和微调在CV中的应用

迁移学习的出发点：1.希望能在一个任务上学习一个模型然后可以用来解决一个相关的别的任务。

一套煎饼·2023-10-13 07:10

基于ResNet迁移学习的LFW人脸识别分类

基于ResNet迁移学习的LFW人脸识别分类LFW数据集(LabeledFacesintheWild)是马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉研究所整理制作的一个非限制环境下人脸数据集，包含5749人合计13233

Staaying·2023-10-13 07:38

迁移学习（Transfer learning）相关名词解释

摘录总结自：请问具体什么是迁移学习？-知乎迁移学习概念：从广义上讲，利用已有的知识、模型、结构来帮助我们达成在目标数据上的学习目标。因此，迁移学习可以细分为很多不同的研究子领域。

m0_59838738·2023-10-13 07:07

迁移学习--预训练微调

目录1、迁移学习作用2、迁移学习的途径3、相关的领域4、在计算机视觉中的应用5、迁移学习的办法预训练模型微调6、总结1、迁移学习作用定义：能在一个任务学习一个模型，然后用来解决相关的别的任务，这样我们在一个地方花的时间

新池坡南·2023-10-13 07:04

基于图像识别的迁移学习之一

案例分析加载数据部分同上一个案例，只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。

会的东西有点杂·2023-10-13 07:03

如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习：分步教程

一、说明迁移学习是一种机器学习技术，其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层，以便在训练期间仅更新网络的某些部分。

无水先生·2023-10-13 07:33

「干货」常用深度学习图像/视频标注工具及数据集资料汇总

在计算机视觉领域，除了开放数据集之外，许多应用场景还需要专门的数据集来进行迁移学习或端到端培训。这种

imalg图像算法·2023-10-12 21:54

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