迁移学习resnet 第20页

盘点 | 2020年「21篇」医学影像算法最佳综述

导读我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为医学影像方向，包括医学图像配准、医学图像分割、迁移学习和多模态融合等方向。

人工智能与算法学习·2023-08-09 21:52

Faster-RCNN特征图可视化

Faster-RCNN特征图可视化pytorch官方的FasterRCNN算法，backbone部分是加了FPN的resnet50，整体是这样的结构。

白刃的阿白·2023-08-09 20:07

经典CNN(三）：DenseNet算法实战与解析

CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确率。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shor

放鹿的散妃·2023-08-09 09:52

科大讯飞分类算法挑战赛2023的一些经验总结

引言:ResNet是hekaiming大佬的早年神作，当年直接刷榜各大图像分类任务。

cnjs1994·2023-08-09 08:07

《论文阅读》通过生成会话模型的迁移学习会话中的情感识别

《论文阅读》通过生成会话模型的迁移学习会话中的情感识别前言简介模型结构SourceTaskTargetTask损失函数前言你是否也对于理解论文存在困惑？

365JHWZGo·2023-08-09 08:04

音视频技术开发周刊 | 305

AI领域的著名学者，ResNet发明人何恺明，最近在个人网站上宣布即将回归学界了。Meta新开源模型AudioCraft炸场！文本自动生成音乐8月

LiveVideoStack_·2023-08-08 23:39

「AI 大神」何恺明将从Facebook回归学界

近日，AI领域著名学者、残差神经网络ResNet发明人何恺明在个人网站上宣布即将回归学界，加入麻省理工学院（MIT）担任教职。何恺明，一个如今在计算机视觉、深度学习领域几乎无人不知的名字。

海森大数据·2023-08-08 12:42

何恺明官宣，正式回归学术界！

何恺明是CV领域的翘楚，从CVPR首个华人最佳论文再到ResNet，其谷歌学术被引用次数已经突破46万次。

夕小瑶·2023-08-08 11:14

对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍

域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用，让我们先看看它的一些用例。我们有很多不同用途的标准数据集，比如GTSRB用于交通标志识别，LISA和LARAdataset用于交通信号灯检测，COCO用于目标检测和分割等。然而，如果你想让神经网络很好地完成你的任务，比如识别印度道路上的交

喜欢打酱油的老鸟·2023-08-08 09:07

pytorch 训练过程内存泄露/显存泄露debug记录：dataloader和dataset导致的泄露

背景微调mask-rcnn代码，用的是torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn代码，根据该代码的注释，输入应该是：images,targets

Cleo_Gao·2023-08-07 18:10

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

——列举在ImageNet数据集上提高分类性能的训练技巧——以ResNet-50为例，将top-1准确率从75.3%提高的79.29%Baseline训练1、随机采样图片，将其编码为[0,255]之间的

_忙中偷闲_·2023-08-07 15:20

论文解读|2020TPAMI|Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition

现有的最先进的框架首先将输入图像编码为通过子网的低分辨率表示，该子网通过串联连接高到低分辨率卷积(例如，ResNet、VGGNet)而形成，

Akita·wang·2023-08-07 15:39

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

[迁移学习]领域泛化

一、概念相较于领域适应，领域泛化(Domaingeneralization)最显著的区别在于训练过程中不能访问测试集。领域泛化的损失函数一般可以描述为以下形式：该式分为三项：第一项表示各训练集权重的线性组合，其中π为使该项最小的系数；第二项表示域间距离，其中表示目标域和源域之间最小的距离、表示源域之间两两组合的最大距离；第三项表示理想风险(idealjointrisk)，一般情况下可以忽略。二、分

ViperL1·2023-08-07 09:31

迁移学习（新人必看）

2.参数难以确定，训练时间长，这就需要用迁移学习来解决什么叫迁移学习呢：比方说有一个对100w的自行车数据集，并用VGG模型训练好的网络，而此时你想训练一个1w自行车数据集（虽然对象一样，但采集的数据会不同

笑傲江湖2023·2023-08-06 10:00

tensorflow:使用ResNet50网络进行分类

一，代码importtensorflowastfimportnumpyasnpresnet_layer=tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False,

万州客·2023-08-06 09:06

论文阅读——ResNeSt: Split-Attention Networks

一、摘要尽管图像分类任务持续取得进步，诸如物体检测和语义分割等下游应用在选择骨干网络时仍然大量采用resnet及其变体，因为resnet简单且模块化的结构。

吃远·2023-08-06 05:13

Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy

探索机器遗忘的足迹：综合调研与分类摘要1引言2机器遗忘的概要3技术与方法A数据删除数据投毒数据子采样数据混洗B数据扰动数据匿名化差分隐私反向数据生成（IDG）C模型更新技术正则化迁移学习模型修剪蒸馏模型反演

UnknownBody·2023-08-05 22:36

可缝合神经网络

文章目录StitchableNeuralNetworks摘要本文方法实验结果StitchableNeuralNetworks摘要包含大量强大的预训练模型族(如ResNet/DeiT)的modelzoo已经达到了前所未有的范围

小杨小杨1·2023-08-05 11:46

【技术博客】对抗性域适应

域适应简介域适应是迁移学习中最常见的问题之一，域不同但任务相同，且源域数据有标签，目标域数据没有标签或者很少数据有标签。

MomodelAI·2023-08-05 09:59

pytorch实战-图像分类（二）（模型训练及验证）（基于迁移学习（理解+代码））

目录1.迁移学习概念2.数据预处理3.训练模型（基于迁移学习）3.1选择网络，这里用resnet3.2如果用GPU训练，需要加入以下代码3.3卷积层冻结模块3.4加载resnet152模3.5解释initialize_model

笑傲江湖2023·2023-08-05 06:28

迁移学习：使用Restnet预训练模型构建高效的水果识别模型

目录引言1迁移学习1.1什么是迁移学习1.2迁移学习能解决什么问题1.3迁移学习面临的三个问题1.3.1何时迁移1.3.2何处迁移1.3.3如何迁移1.4迁移学习的分类1.4.1按照学习方式的划分1.4.2

智慧医疗探索者·2023-08-05 06:27

根据Pytorch源码实现的 ResNet18

一，类模块定义:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportTensorclassResBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride=1)->None:super(ResBlock,self).__init__()#这里定

gwd777·2023-08-05 06:57

论文阅读--基于迁移学习和机器学习的UAV图像中水稻幼苗检测

Title:RiceSeedlingDetectioninUAVImagesUsingTransferLearningandMachineLearningAbstract:Tomeetdemandforagricultureproducts,researchershaverecentlyfocusedonprecisionagriculturetoincreasecropproductionwit

追忆苔上雪·2023-08-05 06:25

使用pytorch，冻结resnet50前几层进行迁移学习

在PyTorch中，冻结ResNet50模型的前几层可以通过以下步骤进行：importtorchimporttorchvision.modelsasmodels#加载预训练的ResNet50模型model

githubcurry·2023-08-05 00:58

paddlenlp:社交网络中多模态虚假媒体内容核查（代码篇）

文本部分采用Ernie-m模型提取特征，图像部分采用Resnet模型提取特征。第三

yeverwen·2023-08-04 22:54

Pytorch迁移学习使用MobileNet v3网络模型进行猫狗预测二分类

目录1.MobileNet1.1MobileNetv11.1.1深度可分离卷积1.1.2宽度和分辨率调整1.2MobileNetv21.2.1倒残差模块1.3MobileNetv31.3.1MobieNetV3Block1.3.2MobileNetV3-Large网络结构1.3.3MobileNetV3预测猫狗二分类问题送书活动1.MobileNet1.1MobileNetv1MobileNetv

山河亦问安·2023-08-04 17:30

python与深度学习(十五):CNN和宝可梦模型

菜yuan~·2023-08-04 09:17

ResNet,DenseNet,以及残差家族

转载自https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/62221296ResNet,DenseNet,以及残差家族

三点水_787a·2023-08-04 02:50

5--残差网络（ResNet)

ResNet沿用了VGG完整的3×3卷积层设计，残差块里首先有2个有相同输出通道数的3×3卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。

pepsi_w·2023-08-03 17:46

ResNet（残差网络）详解

ResNet在《DeepResidualLearningforImageRecognition》论文中提出，是在CVPR2016发表的一种影响深远的网络模型，由何凯明大神团队提出来，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了

LN烟雨缥缈·2023-08-03 17:46

Resnet 50 残差网络

1.简述resnet50是何凯明提出，能有效解决深度网络退化问题的一种结构，将输入的多重非线性变化拟合变成了拟合输入与输出的残差，变为恒等映射，50即50层膜拜巨神：https://github.com

JeJe_33·2023-08-03 17:16

tensorflow实现resnet-32残差卷积网络

40行代码解决残差网络，觉得牛逼的点赞fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.layersimport*fromtensorflow.keras.modelsimport*fromtensorflow.compat.v1importConfigProtofromtensorflow.compat.v1importInteractiveSessio

菜椒爱菜鸟·2023-08-03 17:16

resnet---残差结构

在我们搭建网络的时候，随着我们的网络层数越来越深的时候，我们会发现我们的网络精度随着我们网络层数的增加而减少。可见我们的网络层数并不是越深越好出现这种情况的原因是：梯度消失，梯度爆炸，以及退化问题（梯度消失和梯度爆炸的原因是因为误差梯度的问题）我们的解决方法是：数据标准化处理，权重初始化，BN层（让我们获得均值为0.方差为1的featuremap）,以及残差结构。本篇文章我们主要讲残差结构。残差结

虽然她送了我玫瑰花·2023-08-03 17:43

Inception-Resnet-v1、Inception-Resnet-v2学习笔记（附Pytorch代码）

Inception-Resnet-v1、Inception-Resnet-v2来自2016年谷歌发表的这篇论文：Inception-v4Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearning

你好，明天，，·2023-08-03 17:12

ResNet-残差网络一

文章目录残差网络深度网络退化残差结构残差网络对比测试plainnetVSresidualnet不同的shrotcutconnection残差网络增加层数著名的残差网络主要是在两片论文里提出：DeepResidualLearningforImageRecognitionIdentityMappingsinDeepResidualNetworks其中第一篇主要讲的是残差网络模块，简单介绍了下基本逻辑。

新兴AI民工·2023-08-03 17:11

神经网络论文研究-图像处理方向3-resnet-残差网络

该篇论文的由来:接上一篇VGG当网络层数超过20的时候其训练效果并不会提高的哪去，这篇论文就是在解决这个问题核心观念:深层次表征的信息是很多视觉任务的核心点基于这些问题，本论文提出了残差学习(Residuallearning)作为对应的解决方法残差函数(residualfunction)容易优化随着深度的提升，准确率提升显著很好地学习了深度特征表示即通俗理解地高级语义信息摘要翻译更深的神经网络更难

丰。。·2023-08-03 17:11

深度学习（31）——DeformableDETR（2）

`backbone`——Resnet502.`neck`——Channelmapper3.`DeformableDETRHead`4.`DeformableDetrTransformer`5.

柚子味的羊·2023-08-03 17:34

ResNet网络结构入门

ResNet网络结构入门一、传统卷积神经存在的问题二、Residual结构（残差结构）ResNet中的残差结构ResNet中的shortcut三、BatchNormalizationResnet网络创新点提出

张嘉烘·2023-08-03 16:26

计算机视觉（六）图像分类

文章目录常见的CNNAlexnet1乘1的卷积VGG网络Googlenet（InceptionV1、V2、V3）全局平均池化总结Resnet、ResnextResNet残差网络ResNeXt网络应用案例

_企鹅_·2023-08-02 20:51

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

小小杨树·2023-08-02 01:52

Resnet与Pytorch花图像分类

1、介绍1.1数据集介绍flower_data├──train│└──1-102（102个文件夹）│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）├──valid│└──1-102（102个文件夹）└─────└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）cat_to_name.json：每一类花朵的"名称-编号"对应关系1.2任务介绍实现102种花朵的分类任务，即通过训练train数据集后，从v

几两春秋梦_·2023-08-01 16:39

卷积神经网络

1.5人脸识别2.卷积2.1卷积神经网络和传统网络的区别2.2整体框架2.3理解卷积（重点）2.4为何要进行多层卷积2.5卷积核的参数2.6参数共享2.7池化层2.8整体结构2.9VGG2.10残差网络resnet2.11

笑傲江湖2023·2023-08-01 14:28

CNN、数据预处理、模型保存

目录CNN代码读取数据搭建CNN训练网络模型数据增强迁移学习图像识别策略数据读取定义数据预处理操作冻结resnet18的函数把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练设置优化器和损失函数训练开始训练再训练所有层关机了

醋酸洋红就是我·2023-08-01 11:51

Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution论文复现及对比结果

一、结论：octave网络对Resnet这类运算量较大的网络有较好的增速效果，但是对于mobilenet这类已经对计算量进行过优化的网络，增速效果不理想甚至会造成减速二、测试结果：FLOPs(10^9)

学渣在路上·2023-08-01 05:12

机器学习：9.2 HPO algorithms

SearchSpaceSpecifyrangeforeachhyperparameterHyper-ParameterRangeDistributionmodel(backbone)[mobilenetv,resnet

Cache_wood·2023-08-01 03:14

【TVM系列四】模型编译与运行过程

前言针对神经网络模型的编译，TVM封装了非常简洁的python接口，如下：#keras前端导入，使用llvm作为target编译mod,params=relay.frontend.from_keras(keras_resnet50

牧世·2023-08-01 01:24

Pytorch TensorRT 安装使用流程

/resnet.onnx--saveEngine=resnet.engine--fp16需要等待一会，等待安装完成。配置trtexec或路径工具创建engine文件创建完成后，生成

廷益--飞鸟·2023-07-31 14:53

论文笔记：Adjusting for Autocorrelated Errors in Neural Networks for Time Series

2021NIPS原来的时间序列预测任务是根据预测论文提出用一阶自回归误差预测一阶差分，类似于ResNet的残差思路？记为pred，最终的预测结果

UQI-LIUWJ·2023-07-31 14:00

python与深度学习(十一):CNN和猫狗大战

菜yuan~·2023-07-31 13:55

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