Fine-tune

mxnet fine-tune

网络finetune时，有两种思路，微调整个网络或者仅仅微调网络后几层，现以finetunemobilefacenet为例，加载预训练模型，并固定参数，仅训练自己添加的全连接层通过查找发现fixed_param_names可达到fix的效果，代码如下symbol,arg_params,aux_params=mx.model.load_checkpoint('model-y1-arcface',00
Achhhe·2018-08-20 20:09

Caffe模型调试中的错误总结

通常是fine-tune时图片尺寸有了调整，或者改了网络结构想要train时去掉weight参数即可。
BockSong·2018-08-16 13:50

【深度学习-模型eval+模型导出】使用Tensorflow Slim对训练的模型进行评估+导出模型

step1:怎么将你的原始图像数据转成TF-Record格式；（请参考：TF-Record文件制作）step2：然后运用转成TF-Record个格式的文件在InceptionV3上做模型训练（请参考：模型fine-tune
ciky奇·2018-08-07 13:29

【深度学习-微调模型】使用Tensorflow Slim fine-tune(微调)模型

本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modulesandexamplesbuiltwithtensorflow中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialmodels（这个是用Tensorflow高层API做的例子模型集，建议初学者可尝试）；researc
ciky奇·2018-08-01 16:17

打造自己的图像识别模型

这篇文章关注的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型，主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调(Fine-tune）。
BruceCheen·2018-07-20 19:14

数据分析师养成之路之keras篇:fine-tune学习小结

fine-tune学习小结:大佬博客链接:https://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8676186.htmla.数据集小,和原数据集相似:10000-可以fine-tune整个网络
鲁鲁酱1996·2018-07-20 17:39

caffe学习笔记9：Fine-tune现有的模型

Fine-tuning一个预训练的网络用作风格识别在这个例子中，我们将探索一种在实际生活中特别有用方法：使用一个预训练的模型并且在自己的数据上Fine-tune参数Fine-tune的好处就不说了，大家自己查找
xz1308579340·2018-06-05 22:19

Keras：在预训练的网络上fine-tune

Keras：自建数据集图像分类的模型训练、保存与恢复Keras：使用预训练网络的bottleneck特征准备fine-tune的三个步骤:搭建vgg-16并载入权重;将之前定义的全连接网络加载到模型顶部
阿卡蒂奥·2018-06-01 11:17

表情识别（四）--多网络级联表情识别

EmotiW2015比赛静态表情识别的亚军，采用的方法为cnn的级联，人脸检测方面也采用了当时3种算法的共同检测，通过在FER2013数据库上进行模型预训练，并在SFEW2.0（比赛数据）上fine-tune
Eason.wxd·2018-05-28 13:29

迁移学习

和边缘分布3、Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks神经网络的前3层基本都是generalfeature，进行迁移的效果会比较好；深度迁移网络中加入fine-tune
heavenpeien·2018-05-22 14:24

Pytorch-HED fine-tune实现

PytorchHED（VGG16-HEDandRes34-HED）python3；pytorch0.4基于fine-tune的VGG16或者Resnet34构建HED网络；并且，本人基于pytorch已经写好和训练好的网络基础上
LEILEI18A·2018-05-16 17:23

用pytorch去fine-tune预训练的卷积神经网络

Fine-tunepretrainedConvolutionalNeuralNetworkswithPyTorch.@(深度学习)FeaturesGivesaccesstothemostpopularCNNarchitecturespretrainedonImageNet.Automaticallyreplacesclassifierontopofthenetwork,whichallowsyou
AndrewHR·2018-05-15 22:07

【MXNet Gluon】使用预训练好的模型fine-tune

【承接图像分类、检测、分割、生成相关项目，私信。】finetune关键代码prenet=ResNet(466)net=ResNet(3400)ctx=[mx.gpu(i)foriinrange(3)]iffinetune==1:prenet.load_params('params/net-%d.params'%(start_iter),ctx)#features为需要保留的模型参数，output为
穆友航·2018-05-07 20:19

TensorFlow使用不同的学习率

比如在fine-tune的时候，一个bestpractice就是在ImageNet上预训练的骨干部分使用较小的学习率，而新添加的部分使用较大的学习率。
Irlyue·2018-05-07 19:27

tensorflow 选择性fine-tune（微调）

'''多种选择fine-tune部分权重的方法Multipleselectionloadweightsforfine-tune注：slim的fine-tune适用slim模块convbn（尽量一致对应模块
LEILEI18A·2018-05-06 15:39

TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型

如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继fine-tune不一定从最好的ckpt进行，因为有可能一下子就过拟合了。但是如果保存太多，硬盘也有压力呀。
永永夜·2018-04-24 13:39

论文阅读: YOLOv2

训练分类的阶段，每10个epoch就在448×448448×448的高像素图片上fine-tune一下，使之能更
JNingWei·2018-04-20 17:42

使用tensorflow 的slim模块fine-tune resnet/densenet/inception网络，解决batchnorm问题

使用tffine-tuneresnet模型前言使用tensorflow踩了很多的坑，尤其是使用tf的slim模块的时候，其中batchnorm的问题困挠了我很久，问题表现如下：训练结果很好，测试的时候is−trainingis−training设置成false测试结果很差，设置成true测试结果恢复正常训练结果很好，但是测试的结果要差上不少但是tensorflow官方提供的常见的网络代码以及与训练
Double_V_·2018-03-19 21:17

TensorFlow入门（九）使用 tf.train.Saver()保存模型

如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继fine-tune不一定从最好的ckpt进行，因为有可能一下子就过拟合了。但是如果保存太多，硬盘也有压力呀。
永永夜·2017-11-21 16:28

良心长文：深度学习框架的选择和有关tensorflow编程经验的分享

笔者通过自己摸索，算是进入了深度学习的大门（从白痴变成了菜鸟٩(๑>◡置占位符(placeholder)->进行网络前传->计算loss->设置训练器并且进行网络反传->保存sammary(可选)->进行fine-tune
jiongnima·2017-10-25 09:11

迁移学习

今天看了cs231的迁移学习http://cs231n.github.io/transfer-learning/直接拿fc前的特征，再用svm或者逻辑回归分类，或者直接计算特征距离fine-tune,继承某个网络的某些层
mathilde27·2017-10-15 22:05

迁移学习

今天看了cs231的迁移学习http://cs231n.github.io/transfer-learning/直接拿fc前的特征，再用svm或者逻辑回归分类，或者直接计算特征距离fine-tune,继承某个网络的某些层
mathilde27·2017-10-15 22:05

七月算法深度学习 第三期 学习笔记-第十节 深度学习与迁移学习

思路2：借助图像窗口o物体识别1）边缘策略/选择性搜索=>R-CNN2）R-CNN=>FastR-CNN3）FastR-CNN=>FasterR-CNN4）R-FCN简介o有监督到有监督的迁移学习1）fine-tune
大牙老快板·2017-07-30 19:31

TensorFlow-Slim图像分类库

它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练（pre-train）的模型进行fine-tune。它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其转换
chaibubble·2017-07-02 17:50

SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构

而方法2，说的是fine-tune已经训练好的SSDmodel，最近没来得及进行调参，初次实验效果有限，先把过程和原理记录下来，免得忘了，然后还会说下SSD的网络架
Jesse_Mx·2017-06-30 20:16

Udacity Self-Driving 目标检测数据集简介与使用

解决方法大约有两种：一是扩充数据集；二是fine-tune已经训练好的SSDmodel，
Jesse_Mx·2017-05-21 17:11

keras入门 ---在预训练好网络模型上进行fine-tune

在深度学习的学习过程中，我们可能会用到一些已经训练好的模型，比如AlexNet，googlenet,VGGnet,ResNet等，那我们怎么对这些已经训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢？
CIA_agent·2017-05-15 17:26

为什么SPP-Net无法fine-tune卷积层

SPP-Net缺陷：和R-CNN一样，它的训练要经过多个阶段，特征也要存在磁盘中，另外，SPP中的微调只更新SPP层后面的全连接层，对很深的网络这样肯定是不行的。SPP-Net在fine-tuning阶段之所以无法使用反向传播微调SPP-Net前面的Covs层，是因为特征提取CNN的训练和SVMs分类器的训练在时间上是先后顺序，两者的训练方式独立，因此SVMs的训练Loss无法更新SPP-Laye
王弗兰克·2017-03-15 21:57

cs231n-(9)迁移学习和Fine-tune网络

常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tune，或者当做特征提取器。常见的两类迁移学习场景：卷积网络当做特征提取器。
KangRoger·2017-02-18 21:09

SSD Faster-RCNN使用自己的数据fine-tune训练模型

前言首先想要说一下，刚开始我是打算fine-tune一下SSD的，然后我只需要分类里面的6类即可，但是SSD给出的VOC数据集标签中是有21类的，并且各个类别之间还会有交叉，还会有的图片有我想要的类别也有没有我想要的类别
不破楼兰终不还·2017-01-04 16:51

迁移学习（transfer learning）和微调（fine-tune）的几点认识

迁移学习和微调的区别什么是迁移学习？即一种学习对另一种学习的影响，它广泛地存在于知识、技能、态度和行为规范的学习中。任何一种学习都要受到学习者已有知识经验、技能、态度等的影响，只要有学习，就有迁移。迁移是学习的继续和巩固，又是提高和深化学习的条件，学习与迁移不可分割。换句话说，对于一个具体的深度学习训练任务，如：人脸识别，训练数据当然是用人脸库啦，你会觉得是废话，但是，呵呵，要是你的人脸库不够大怎
雷梧·2016-12-27 16:17

keras面向小数据集的图像分类（VGG-16基础上fine-tune）实现（附代码）

原文地址：http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html参考译文地址：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/image_classification_using_very_little_data/本文作者
CV小韩·2016-09-11 10:57

论文阅读：Personalizing Human Video Pose Estimation

一、论文所解决的问题本文所根据的想法是假设视频中的人穿的衣服或者饰品都是不变的，然后通过本文所设计的方法，提取目标视频中的关节点的位置，然后用该视频fine-tune通用的CNNPose估计器从而获得PersonalizedPoseEstimation
xizero00·2016-07-06 22:00

通俗解释Fine-turning机制

可以完全随机初始化，也可以从imagenet上fine-tune,以WebFace数据集为训练集，在LFW上测试，在imagenet上finetune的模型在实际中可观测到0.5%的性能提升。
萌面女xia·2016-06-27 16:06

UFLDL 10 建立分类用深度学习网络

1微调Fine-tune上节中，介绍了利用自编码器和未标注样本，通过自学习或者样本更加本质的特征，这一节将会使用已标注样本对其进行微调，提高分类精度。
bea_tree·2016-05-11 15:00

caffe学习笔记2：Fine-tuning一个类别识别的预处理的网

Fine-tuningaPretrainedNetworkforStyleRecognition）本文原文地址here在这个实验中，我们我们探索一个通用的方法，这个方法在现实世界的应用中非常的有用：使用一个提前训练的caffe网络，并且使用自定义的数据来fine-tune
tianliangjay·2016-05-10 23:00

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning）#fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。
阅微草堂123·2016-05-09 17:14

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning） #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。
cfyzcc·2016-05-09 17:00

在caffe上做FCN模型fine-tune的一些注意事项

最近在看FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇论文,14年底就出来了的论文,现在看好像确实有点为时过晚了,用它做东西的论文都出来一大堆了,哎,但是没办法,这些硬货还是得抓紧补上.在caffe的githubissues提供了很多相关的资料,caffe的modelzoo也提供了FCN的各种模型下载.参考资料:https://gist.gi
zy3381·2016-01-04 21:00

看英文PDF积累的英文常见短语词组

英语常见短语词组，现分享于此，会持续更新：Uptothispoint到目前为止 forinstance例如 Inaddition此外，另外 onfaith不加怀疑地 atsomepoint在某种程度上 fine-tune
lxwt909·2015-11-03 13:00

深度学习基础（七）Self-Taught Learning to Deep Networks

微调（fine-tune）指的的是通过输入有标记的再通过牛顿下降法来调整参数从而减小训练误差什么时候可以使用微调呢？当然是有大量的有标记样本啦。
luxialan·2015-03-20 21:00

UFLDL学习笔记5（Building Deep Networks for Classification）

BuildingDeepNetworksforClassification练习这一章是用fine-tune的多层网络进行mnist数字的识别。
richard2357·2014-01-19 13:00

How to Fine-tune Virtual CPU Management

 SummaryThisdocumentdescribeshowtofine-tunethevirtualCPUmanagementofvirtualmachines(VMs)runningonaCitrixXenServer.BackgroundInthedefaultsetupofXenServer,physicalCPUresourcesaresplitbetweenvirtualmachi
sunny725216·2012-05-16 09:25

xml

Normally, I use code like this to fine-tune my XMLBeans namespaces for textual output: XmlOptions
lglovejava·2010-04-07 01:00
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