迁移学习resnet

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们ResNet
Snu77·2024-02-03 02:26

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

OBB头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

左图：ResNet的一个模块。右图：复杂度大致相同的ResNeXt模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。
迪菲赫尔曼·2024-02-02 10:36

python运行报错_AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘

问题描述：File"/data/Code/resnet.py",line23,ininitializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()AttributeError
阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:27

分割头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

左图：ResNet的一个模块。右图：复杂度大致相同的ResNeXt模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。
迪菲赫尔曼·2024-02-01 23:19

PyTorch学习：加载模型和参数

1.直接加载模型和参数加载别人训练好的模型：#保存和加载整个模型torch.save(model_object,'resnet.pth')model=torch.load('resnet.pth')2.
TravelingLight77·2024-02-01 18:24

铁轨语义分割（Unet结合resnet系列）

数据介绍一类是图片，一类是图像标签。引入库，处理数据importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportosfromPILimportImageimporttorchfromtorch.utils.dataimportDatasetimporttorchvision.transformsastransformsfromtor
论搬砖的艺术·2024-02-01 17:03

TensorFlow2实战-系列教程14：Resnet实战2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传Resnet实战1Resnet实战2Resnet
机器学习杨卓越·2024-02-01 13:08

resNet

网络结构网络结构亮点1.网络结构突破1000层，但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题（丢弃了droupout）梯度消失/爆炸：a=g(w*x+b)，对于激活函数sigmoid，若每一层w>E，则最终z=w*x+b会过大，从而导致梯度下降的步长变得很小，训练难度大大上升2.但残差网络成功避免了退化问题（层数越多，效果越差）网络细节34/50/101/1521.34对比50/101/152（1*1
哇哇哇哇池·2024-02-01 08:40

TensorFlow2实战-系列教程15：Resnet实战3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传Resnet实战1Resnet实战2Resnet
机器学习杨卓越·2024-02-01 07:33

迁移学习实现图片分类任务

导入工具包importtimeimportosimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#忽略烦人的红色提示importwarningsw
Cuteboom·2024-02-01 07:27

Advanced CNN

文章目录回顾GoogleNetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码ResNet残差模块ResedualBlock残差网络的简单应用残差实现的代码练习回顾这是一个简单的线性的卷积神经网络然而有很多更为复杂的卷积神经网络
chairon·2024-01-31 22:02

大模型微调LoRA训练与原理

是一种实现迁移学习的技术手段。2.矩阵的秩？秩是一个向量空间的基向量的个数。例如：二维平面坐标系存在两个基向量，平面上任意的一个向量都可以使用这两个基向量进行线性表示，则秩为2。
谦虚且进步·2024-01-31 10:28

轻量化分割模型-LEDNet

在编码阶段，编码器采用了resnet作为backbone，每个resnetblock利用通道分离和shuffle操作来降低计算量的同时保证了准确率，另一方面，在解码阶段，采用注意力金字塔网络(APN)来进一步的降低整个网络的复杂性
孤独患者_d589·2024-01-31 09:43

TensorFlow2实战-系列教程14：Resnet实战1

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、残差连接深度学习中出现了随着网络的堆叠效果下降的现象，Resnet
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

yolo系列多卡训练命令

batch：指定GPU一次处理的样本数量，即批量–data：指定描述训练和验证数据集位置，以及标签类别的配置文件–weights：指定预训练权重，如果指定了预训练权重那么就不用从0开始训练，这样有助于迁移学习
Midsummer啦啦啦·2024-01-31 07:18

基于PaddleDetection的锥桶检测并在Gazebo环境中实现部署

感兴趣的方向有：计算机视觉、迁移学习、推理部署。
飞桨PaddlePaddle·2024-01-31 03:18

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中，基于多场景的业务背景，提出了分层信息抽取网络，提升了多场景多任务的建模效果。
文文学霸·2024-01-30 23:37

Sparse Iso-FLOP Transformations for Maximizing Training Efficiency

2303.11525.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf/CerebrasResearch/Sparse-IFT简介模型尺寸和训练数据的增加导致了很多深度学习的突破（AlexNet、ResNet
qgh1223·2024-01-30 15:11

基于paddlepaddle的yolo基本实现

我们将使用ResNet18作为骨干网络，并一步步构建整个模型。数据集：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/94809构建骨干网
繁星意未平·2024-01-30 15:37

【RT-DETR改进涨点】ResNet18、34、50、101等多个版本移植到ultralytics仓库(RT-DETR官方一比一移植)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文是本专栏的第一篇改进，我将RT-DETR官方版本中的ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101移植到ultralytics
Snu77·2024-01-30 12:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习（ResNet
@默然·2024-01-30 03:01

PaddleHub 首页图像 - 文字识别chinese_ocr_db_crnn_server

配合使用Fine-tuneAPI，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用零基础快速开始WindowsLinuxMacPaddleHub首页图像-文字识别chinese_ocr_db_crnn_serverchinese_ocr_db_crnn_serve
baidu_huihui·2024-01-29 23:28

ResNet简介

ResNet(ResidualNetwork)此网络于2015年，国人何先生提出，用于解决随着深度学习的层数加深造成的网络退化现象和梯度消失、梯度爆炸。
追随远方的某R·2024-01-29 11:29

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

左图：ResNet的一个模块。右图：复杂度大致相同的ResNeXt模块，基数（cardinality）为32。图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。
迪菲赫尔曼·2024-01-29 09:32

[tensorflow] Tensorflow中learning rate 调整+ decay奇技淫巧

Note：如果是迁移学习，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率(≤10−4≤10−4)在新数据上进行微调。
ASR_THU·2024-01-28 21:04

【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-28 16:33

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

（七）联邦迁移学习相关研究表明，联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者，旨在让模型具备举一反三能力，在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下，使用迁移学习算法互助地构建模型，可解决标签样本少和数据集不足的问题
Atara8088·2024-01-28 00:24

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口WeightedTransferLearningforImprovingMotorImagery-BasedBrain–ComputerInterface来源作者
有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:57

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-27 21:44

【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习

迁移学习在NLP中的作用
无水先生·2024-01-27 14:40

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集卷积网络模型：构建网络架构过拟合问题：观察训练和验证效果，针对过拟合问题提出解决方法数据增强：图像数据增强方法与效果迁移学习
机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

tensorflow2实现resnet50并用来分类猫狗

一、首先实现resnet50具体可以参考这篇文章importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
吴天德少侠·2024-01-27 08:17

resnet50的tensorflow2实现

importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'importtensorboardfromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,MaxPool2D,Input,ZeroPadding2D,Add,AveragePooling2
吴天德少侠·2024-01-27 08:47

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割（semanticsegmentation）目标检测（objectdet
Xyzz1223·2024-01-26 19:40

新能源电池数据集

通过AI解决电池的状态估计、阻抗、老化诊断与寿命预测、析锂检测与故障诊断预警等方面问题，通过无监督学习、迁移学习、数据机理将多元信息融合，做到更智能的全
2301_80430808·2024-01-26 17:14

【Pytorch 第一讲】 如何加载预训练模型

pre-trianedModelimporttorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchvisionimporttransforms#1.下载并加载预训练模型model=models.resnet18
挪威的深林·2024-01-26 11:41

使用thop输出深度学习模型的flops和param

首先pipinstallthop然后frombasicsr.archsimportyourmodelfromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn
yanzhizhiyang·2024-01-26 10:01

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算,主要是测试集使用，不需要再计算梯度了model=ResNet18
lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。
源于花海·2024-01-25 05:59

毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库 大数据 毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

大数据毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库识别人脸、录入人脸、管理人脸
q_3375686806·2024-01-24 23:50

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-24 11:18

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二
花花少年·2024-01-24 10:48

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第三章 - 迁移学习，让AI更聪明地“举一反三”

迁移学习：让AI更聪明地“举一反三”在人工智能（AI）的世界里，迁移学习正成为一种强大的工具，它让机器能够像人类一样“举一反三”，将在一个领域学到的知识应用到另一个领域。
百家峰会·2024-01-24 09:47

迁移混合模型-基于新数据的迁移学习预测-寻找普通苹果与其他苹果

以已经训练好的模型A为起点，在新场景中，根据新数据建立模型B。目的：将某个领域或任务上学习到的知识或模式，应用到不同但相关的领域或问题中。英文：transferlearning模型A存储了模型结构、权重系数（weights）模型B基于新数据，实现了对模型A的部分结构或权重系数的更新特征提取使用模型A，移除输出层，提取目标特征信息结构引用使用模型A的结构，重新/二次训练权重系数参数部分训练使用模型A
小旺不正经·2024-01-24 09:47
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他