迁移学习resnet

卷积神经网络

、卷积层涉及参数2.4、卷积结果计算公式2.5、卷积参数共享二、池化层1、池化2、最大化池三、卷积神经网络全连接层1、全连接层2、特征图变化四、经典网络4.1、Alexnet：4.2、Vgg：4.3、Resnet
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

转换 pytorch 格式模型为 caffe格式模型 pth2caffemodel

基于GitHubxxradon/PytorchToCaffe源码，修改example\resnet_pytorch_2_caffe.py如下importosimportsyssys.path.insert
Tonyfield·2023-12-18 08:14

MobileNet V2 图像分类

MobileNetV1的不足2.MobileNetV22.1InvertedResiduals模块+线性激活2.2关于InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类
听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

图像识别完整项目之Swin-Transformer，从获取关键词数据集到训练的完整过程

LeNet网络对CIFAR-10图片分类AlexNet：pytorch搭建AlexNet对花进行分类Vgg：pytorch搭建VGG网络GoogLeNet：pytorch搭建GoogLeNetResNet：ResNet
听风吹等浪起·2023-12-18 07:17

替换YOLOv5主干网络

首先写一个demo.py文件来查看torchvision下面都有哪些模型如图所示，可以看到torchvision.models下面有很多模型,比如vgg16,resnet50,AlexNet,resnet18
Kelly_Ai_Bai·2023-12-17 23:58

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 22:23

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

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小胡说人工智能·2023-12-17 22:20

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

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小胡说人工智能·2023-12-17 21:44

【迁移学习论文四】Multi-Adversarial Domain Adaptation论文原理及复现工作

记录本人预备研究生阶段相关迁移学习论文的原理阐述以及复现工作。问题跨域混淆或错误对齐文章介绍这篇文章于2018年发表在AAAI，作者是清华大学龙明盛老师的学生。
一个很菜的小猪·2023-12-17 14:15

ResNeXt(pytorch)

相比resnet更新了block，如下图，性能也更好一些。
caigou.·2023-12-17 07:51

论文阅读——Mask DINO（cvpr2023）

Backbone：ResNet-50andSwinL，SwinLSOTAWeusethesamemulti-scal
じんじん·2023-12-17 06:23

在 ResNet 中实现多尺度的特征融合（内含代码，用于图像分类）

在ResNet中实现多尺度的特征融合，类似于特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork，FPN）的思想。
赢勾喜欢海·2023-12-17 06:23

ResNet(pytorch)

ResNet的亮点：引入批标准化，不再是之前的普通标准化，加速训练。
caigou.·2023-12-17 05:22

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

V1V1根本思想：1.GConv替换resnet的普通1*1Conv2.GConv后加channelshuffle模块对GConv的不同组进行重新组合。
caigou.·2023-12-17 05:22

MobileNetV2代码

这个PW其实类似resnet中的1*1卷积变换，只不过这里是先升维，再降维，因为更多的模型参数是在3*3卷积层，ResNeXt使用组卷积减少模型参数，当组数和通道数一样时就是DW卷积，MobilNet为了减少参数主要是在
caigou.·2023-12-17 05:51

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（六）

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小胡说人工智能·2023-12-17 01:07

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（五）

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小胡说人工智能·2023-12-17 01:36

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

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小胡说人工智能·2023-12-17 01:35

pytorch网络的增删改

importtorchvision.modelsasmodelsalexnet=models.alexnet(weights=models.AlexNet_Weights.DEFAULT)print(alexnet)2.删除网络在做迁移学习的时候
@BangBang·2023-12-17 00:14

基于caffe的DeepId人脸检测/识别模型训练

前言如今，深度学习开发成为了cv开发工程师必备的技能之一，许多在校学生入门深度学习往往是从最经典的LetNet-5，然后学习AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet。
侠之大者_7d3f·2023-12-16 17:23

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8（超级轻量化精度更高）

本文介绍本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet
Snu77·2023-12-16 15:33

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六、残差网络ResNet
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

多任务学习（Multi-Task Learning）和迁移学习（Transfer Learning）的详细解释以及区别（系列1）

二、多任务学习（Multi-TaskLearning）对数据的要求三、迁移学习是什么？四，迁移学习对数据的要求五，多任务学习与迁移学习的区别是什么？
小桥流水---人工智能·2023-12-16 12:30

Pytorch从零开始实战13

Pytorch从零开始实战——ResNet与DenseNet探索本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNet与DenseNet探索环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-12-16 09:08

每天五分钟计算机视觉：稠密连接网络（DenseNet）

本文重点在前面的课程中我们学习了残差网络ResNet,而DenseNet可以看成是ResNet的后续，我们看一下图就可以看出二者的主要区别了。
幻风_huanfeng·2023-12-15 22:01

在pytorch中自定义dataset读取数据

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享有关我们数据读取预训练以及如何将它打包成一个一个batch输入我们的网络的首先我们来看一下之前我们在讲resnet网络时所使用的源码我们去使用了官方实现的
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享1和4是之前讲过的alexnet和resnet模型2是分析中间层特征矩阵的脚本3是查看卷积核参数的脚本1设置预处理方法和图像训练的时候用的预处理方法保持一致
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

Resnet的有趣变种：WRN

Resnet网络是眼下最为成功，应用最为广泛的一种深度学习模型。
城市中迷途小书童·2023-12-15 03:51

阅读方法

老师要孩子运用这两种方法，自觉迁移学习新的古文。实际上，这两个都不是方法。所谓“借助”，应该是一种指令。如同“联系”，都是对学生的学习活动发出的一种指令，而不是方法。
冰花玉洁·2023-12-15 03:57

【PyTorch】现代卷积神经网络

深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1.概述1.1.2.模型设计1.2.使用块的网络（VGG）1.3.网络中的网络（NiN）1.4.含并行连结的网络（GoogLeNet）1.5.批量规范化1.6.残差网络（ResNet
盛世隐者·2023-12-14 23:10

ERFNet网络的演化

1.Resnet网络Resnet:ResidualNetwork深度残差网络我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好。
小灰灰Coding·2023-12-14 20:40

毕业设计python 猫狗识别系统Dogs vs Cats For Udacity (Flask 应用)+源代码+文档说明

文章目录源码下载地址项目介绍界面预览项目备注毕设定制，咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍运用Tensorflow、Keras，进行迁移学习训练识别猫、狗的图片。
做阿尔法的狗·2023-12-14 17:17

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

1.DenseNet网络介绍本章实现的项目是DenseNet网络对花数据集的五分类，下载链接：基于迁移学习的DenseNet图像分类项目DenseNet网络是在ResNet网络上的改进，大概的网络结构如下
听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

resnet 图像分类的项目

1.项目文件文件下载资源：resnet图像分类的项目代码本章利用reset34作图像分类，包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线，对训练好的网络在训练集+测试集上求混淆矩阵data文件为训练集
听风吹等浪起·2023-12-14 15:29

预训练（pre-learning）、微调（fine-tuning）、迁移学习（transfer learning）

预训练（pre-learning）搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是pre-training。预训练模型：预训练模型就是已经用数
可keke·2023-12-14 13:04

【机器学习】042_迁移学习

一、概述、定义目的：迁移学习的目的是将某个领域或任务上学习到的模式、知识应用到不同但相关的领域里，获取更多数据，而不必投入许多时间人力来进行数据的标注。
Cyan.__·2023-12-14 13:31

Geneformer：计算生物学的大模型革新

架构与预训练Geneformer采用基于注意力的深度学习模型，通过迁移学习在有限数据的网络生物学中进行预测。它利用自注意力机制关注每个单细胞转录组中表达的基因，优化给定
努力犯错·2023-12-14 13:11

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

仓库和视频演示找048期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果展示图如下：代码文件展示如下：运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02CNN迁移学习训练模型
gfsfsdfs·2023-12-06 17:57

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

运行02CNN迁移学习训练模型.py会将txt文本中的图像数据读取进行模
hlalfsf·2023-12-06 11:23

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试
Luo_淳·2023-12-06 10:52

残差网络ResNet

架构：resnet系列如下表残差模块。左图：ResNet34的残差块（在56×56特征图上），右图：ResN
追忆苔上雪·2023-12-06 00:43

该怎么认识人工智能AI的微调功能？

微调是一种迁移学习的形式，其中从一个任务学到的知识被应用于解决一个相关但不同的任务。以下是为什么AI模型可以进行微调
众乐乐_2008·2023-12-05 20:55

【Backbone】TransNeXt:最新ViT模型（原理+常用神经网络汇总）

文章目录一、近几年神经网络Backbone回顾1.Densenet与Resnet2.CBP3.SENet4.GCNet5.DANet6.PANet与FPN7.ASPP8.SPP-net9.PSP-net10
杀生丸学AI·2023-12-05 19:30

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet
Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50

1.迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。
从零开始的奋豆·2023-12-05 06:18

21、Resnet50 中包含哪些算法？

（本文已加入“计算机视觉入门与调优”专栏，点击专栏查看更多文章信息）这一节汇总一下resnet50中包含的算法，并且简单介绍。
董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:40

20、Resnet 为什么这么重要

（本文已加入“计算机视觉入门与调优”专栏，点击专栏查看更多文章信息）resnet这一网络的重要性，上一节大概介绍了一下，可以从以下两个方面来有所体现：第一是resnet广泛的作为其他神经网络的backbone
董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:38

解决pytorch版PseNet源码报错 ：UnboundLocalError: local variable 'score_text' referenced before assignment

eckpointpath:checkpoints/ic15_resnet50_bs_2_ep_600initlr:0.00100000('schedule:',[200,400])Trainingfromscratch.Epoch
FCB风·2023-12-04 14:10

Pytorch搭建ResNet网络进行垃圾分类

该项目是按照别人的视频搭建起来的ResNet34网络，视频参考开放集环境下的垃圾分类，训练的已知类数量为24，未知类数量为16。
威少的书童·2023-12-04 14:57

PyTorch自用笔记（第六周-实战2）

PyTorch自用笔记（第六周）十一、循环神经网络RNN&LSTM11.1时间序列表示方法11.2RNN11.3时间序列预测实战11.4梯度弥散与梯度爆炸11.5LSTM原理11.6LSTM使用十二、迁移学习
代号06009·2023-12-04 14:56
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