MPLS网络模型第66页

基于深度学习算法U2Net网络架构的图像分割系统

演示视频和项目地址（都在B站）：【图像分割毕业设计】基于深度学习算法U2Net的图像分割系统演示系统说明：基于深度学习算法和U2Net网络模型实现图像分割功能。

毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

理解深度学习中的序列（sequence）以及RNN，CNN介绍

为什么需要RNN（循环神经网络）或者CNN（卷积神经网络）处理序列数据因为普通的神经网络模型处理定长的数据或者数据输入规模固定，不可变，所以具有一定局限性。

夏子期lal·2023-02-04 17:42

NLP：预训练+转移学习

#pre-trained目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如SGD这样的优化算法去优化模型参数。

Dawn_www·2023-02-04 16:57

分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)

1、DeeplabV1《SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFS》http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小，featuremap变小形成高级别的特征对分割任务并不适用，DeepLab采用了空洞卷积替换传统的卷积和ful

THE@JOKER·2023-02-04 15:12

基于opencv4.5的C++实现人脸检测模型测试

@[TOC]基于opencv4.5的C++实现人脸检测模型测试opencv的库文件里自带了训练好的dnn网络模型，python环境下人脸检测对于大多数人来说确实简单。

qq_41903550·2023-02-04 14:28

OpenMMLab学习笔记二

1.图像分类的两大步骤，一是模型设计，选择各种神经网络模型，使用resnet18可以满足很多需求了，二是模型学习，可以通过标注的数据集训练的监督学习，也可以采用自监督学习方式。

mypetuous·2023-02-04 12:22

PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练

PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。

我这一次·2023-02-04 10:56

神经网络模型压缩技术

一、当前的模型压缩方法主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。1.网络剪枝在网络训练过程中寻求一种评判机制，剔除掉不重要的连接、节点甚至卷积核，达到精简网络结构的目的。很多实验表明卷积层到全连接层存在大量冗余参数，大多是神经元被激活后的输出值区域为0，即使将这些神经元剔除也能够表达出模型特征2.参数共享主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2023-02-04 10:26

pytorch学习笔记12-完整的模型训练套路

目录模型训练步骤各步骤如下argmax用法完整模型训练代码输出结果（部分）小细节模型训练步骤各步骤如下1.准备数据集2.查看数据集大小3.用dataloader加载数据集4.创建网络模型（一般存为一个model

ThreeS_tones·2023-02-04 10:50

神经网络模型量化（Quantization）

模型部署系列文章目录##模型优化系列文章模型量化模型压缩提示：根据作者认知及理解加深，博文会迭代更新，目前贴出来的难免有纰漏，希望能够与读者互动改进文章目录模型部署系列文章目录`提示：根据作者认知及理解加深，博文会迭代更新，目前贴出来的难免有纰漏，希望能够与读者互动改进`前言一、模型量化（Quantization）概念二、模型量化方法1.训练后量化（PTQ/PostTraningQuantizat

alibote·2023-02-04 10:50

OpenmmLab实战课第二节

这节课主要学习了图像分类，从传统的特征工程再到特征学习；接着学习了卷积神经网络模型的发展历程，了解了多种的卷积神经网络模型；接下来详细介绍了更强的图像分类模型，如神经结构搜索、VIsionTransforms

@zhou·2023-02-04 10:48

pytorch学习笔记13-利用GPU训练

GPU训练方式1方式1如何操作完整代码结果如果电脑上没有GPU，可以使用Google的colabGPU训练方式2方式2如何操作完整代码用Googlecolab的输出GPU训练方式1方式1如何操作找到神经网络模型

ThreeS_tones·2023-02-04 10:47

反向传播算法(过程及公式推导)_深度学习（Deep Learning）系列三：使用伴随法推导反向传播...

1.简介根据本系列之前两篇文章（神经网络简介，随机梯度下降与反向传播）的介绍，我们再回顾一下使用神经网络模型来完成监督学习任务的整个过

weixin_39984963·2023-02-04 10:38

OpenMMLab AI 实战营观课笔记第二节

这节课主要学习了图像分类，从传统的特征工程再到特征学习；接着学习了卷积神经网络模型的发展历程，了解了多种的卷积神经网络模型；接下来详细介绍了更强的图像分类模型，如神经结构搜索、VIsionTransforms

G968574321·2023-02-04 09:08

神经网络(Neural Networks)简介

文章目录前言一、神经网络的提出二、神经网络模型1.模型引入2.模型案例三、多类分类总结前言一、神经网络的提出线性回归和逻辑回归都只适合用于特征比较少的情况，当特征太多时，计算的负荷会非常大eg:训练一个模型来识别视觉对象

风间琉璃•·2023-02-04 09:34

计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（二）：图像分类

图像分类图像分类任务：常见分类网络模型：参考这篇：https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/123003778最新分类网络模型MMClassification

GoAI·2023-02-04 09:16

drop out 为什么能够防止过拟合

其中，dropout主要用在神经网络模型中，那么它为什么可以减小过拟合呢？1.类似取平均值的作用。

没有功率·2023-02-04 08:43

第三节:Keras深度学习框架实战之构建网络模型UNet

Keras构建UNet模型前，你一定要完成这三个章节的学习，这样搭建此模型时更加方便，这三个章节为：Keras深度学习框架之网络层Keras深度学习框架之卷积层Keras深度学习框架之池化层一：Keras的网络模型

BBM的开源HUB·2023-02-04 07:44

NumPy教程及简单介绍&操作

使用飞桨构建神经网络模型时，通常会使用NumPy实现数据预处理和一些模型指标的计算，飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。

努力向前的JF（s1hjf）·2023-02-04 07:09

OpenMMLab实战营第二课打卡

卷积神经网络介绍AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet网络模型，并讲述了精度退化问题。

素手披薄衣·2023-02-04 07:56

keras实现简单lstm_LSTM的时序应用

RNN是一种使用类似链表的形式、具有一定记忆能力的网络模型。对于具有序列性的样本数据，记住过去的信息对预测当前状态是非常必要的。

weixin_39892481·2023-02-04 07:55

sklearn中lstm_LSTM的时序应用

RNN是一种使用类似链表的形式、具有一定记忆能力的网络模型。对于具有序列性的样本数据，记住过去的信息对预测当前状态是非常必要的。

小温小台·2023-02-04 07:24

基于LSTM模型的共享自行车需求预测

本文的两个亮点：高级可视化：本文使用seaborn进行了可视化探索分析，图表精美，分析维度多样化，结论清晰使用LSTM模型：长短期网络模型的使用，使得结果更具价值和参考性这是一个排名第三的方案：感兴趣的可以参考原

尤尔小屋的猫·2023-02-04 07:52

浅谈Mask RCNN

二、网络模型其中黑色部分为原来的Fast

师大先生·2023-02-03 23:39

深度学习中几种常用增强数据的库

深t度学习中，数据增强是一种不会改变网络模型的正则化方法，通过对数据的增强可提升模型最终的训练效果。数据增强的两种主要方式：常用的增强技术：翻转：对图像进行水平或者垂直翻转。

不吃·2023-02-03 23:02

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的

hhhhhay·2023-02-03 21:40

Mathorcup数学建模竞赛第五届-【妈妈杯】B题：朋友关系网络（附一等奖获奖论文和matlab代码）

请建立一个动态的网络模型来帮助人们理解朋友关系网络是如何形成的，都会形成一些什么样的结构，并且随时间如何动态变化。

格图素书·2023-02-03 19:19

pytorch学习笔记——设置需要学习的参数、优化器设置以及优化器学习率调度

#首先定义网络模型net=module()#定义一个optimizer类，这个类可以用来更新网络参数optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)

phily123·2023-02-03 17:16

机器学习-神经网络

在M-P神经网络模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的

Hank0317·2023-02-03 17:34

openmmlab第一课

计算机视觉应用场景广泛自动驾驶方案动漫特效图像生成、风格迁移视频理解与自动剪辑计算机视觉发展计算机视觉从传统学习演变到如今深度学习网络，传统的计算机视觉主要是以特征工程为主，后来随着AlexNet的诞生，打破了传统特征工作的研究，进而神经网络模型得到快速发展

Fighting_1997·2023-02-03 15:28

OpenMMLab（1）配置文件

数据增强coslr：学习率衰减_base__网络结构models、数据集定义datasets、学习策略schedules、常规训练方式config--_base_--models--resnet18.py网络模型

JYliangliang·2023-02-03 14:26

python神经网络模型_python – 神经网络的Keras模型load_weights

你需要先创建一个名为model的网络对象,然后在调用model.load_weights(fname)之后编译它工作实例：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationdefbuild_model():model=Sequential()model.add(Dense(output_dim=64,inpu

weixin_39737951·2023-02-03 14:05

Pytorch实战——基于RNN的新闻分类

目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1加载数据集Step2分词和构建词汇表Step3构建数据加载器dataloaderStep4定义神经网络模型Step5定义模型训练和评估函数Step6训练模型

MatrixSpace001·2023-02-03 14:54

语言处理之 mel spectrum，梅尔谱图，时域，频域

不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。

才大难为用·2023-02-03 10:29

Deep Learning（深度学习）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使

孤独de雨·2023-02-03 09:46

AI实战营-Day1 图像分类与基础视觉模型

目录一、图像分类二、卷积神经网络三、轻量化卷积神经网络四、VisionTransformers一、图像分类问题的数学表示结果的数学表示二、卷积神经网络模型层数增加到一定程度后，卷积退化为恒等映射，导致深层网络与浅层网络效果相同残差学习的基本思路

fiv··2023-02-03 08:21

whaosoft143·2023-02-03 08:03

【深度学习】计算机视觉（七）——使用GPU进行目标检测详解（上）

按照唱歌和不唱歌太难区分了，所以我用星黛露和草莓熊新建的训练集：测试集：方法一使用GPU训练需要在：①网络模型、②损失函数、③数据，三个地方调用.cuda()即可。

RK_Dangerous·2023-02-03 07:15

深度学习课后作业4

习题4-7为什么神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化。习题4-8为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?

白小码i·2023-02-03 07:02

GNN论文周报 | 来自西湖大学、南京大学、国防科大、华为诺亚方舟实验室、莱斯大学等机构前沿论文研究...

图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来，相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。

AITIME论道·2023-02-03 07:23

Android Socket了解一下

的项目，总结一些在这个过程中学到的东西和需要注意的地方socket的使用在Android的开发中还是很常见的，也是非常重要的先看下思维导图socket.png1.网络基础知识首先回一下以前学过的OSI七层网络模型分别是

成旭辕·2023-02-03 04:32

Pytorch可视化语义分割特征图

接下来讲解一种Pytorch框架下的可视化方法，这里采取的网络模型为Deeplabv3+，首先介绍一些背景知识和几个函数的使用方法。

小天要奔跑·2023-02-03 00:57

图像语义分割模型运行结果解析画图

=utf-8importnumpyasnpimportcv2importosimportsys#命令行执行时第一个参数为输出结果保存位置路径，第二个参数为阈值out_path=sys.argv[1]#网络模型输出文件保存

fangjiaji007·2023-02-03 00:57

使用pytorch进行语义分割模型训练

项目架构上图就是项目架构了，我介绍几个主要的东西checkpoint：用来存放中间的结果文件dataset：用来存放加载数据集的文件model：用来存放网络模型pic：存放混淆矩阵可视化图片util：用来保存工具脚本

haohulala·2023-02-03 00:56

轻量级网络：ESPNet系列

前言ESPNetV1ESPNetV2前言虽然这个主要是语义分割的轻量级网络模型，但是模块的设计还是很有参考意义的。

傅里叶不积分1·2023-02-02 22:01

【人脸检测】MTCNN网络解析

MTCNN是由中国科学院深圳研究院在2016年提出的专门用于人脸检测的多任务神经网络模型。

码上游·2023-02-02 22:30

深度学习中的正则化(一)

深度学习中的正则化一般来说，深度学习所要做的事情是用已有的训练集训练一个网络模型，然后针对新的数据给出预测，我们期望我们的模型在训练集和测试集上都有良好的表现，但是有的时候两者不可兼得。

我是任玉琢·2023-02-02 21:24

图网络究竟在研究什么？从15篇研究综述看图神经网络GNN的最新研究进展

各大顶会提出的图网络模型有什么样的基本假设和主要功能？常用数据集Cora,Citeseer,Pubmed等有没有统一一致

智源社区·2023-02-02 16:18

Darknet和YOLO的区别和关系

YOLO系列是目标检测领域比较优秀的网络模型，和SSD，R-CNN，FasterR-CNN等模型一样。

是乔乔啊·2023-02-02 16:37

光流估计（三） PWC-Net 模型介绍

一.PWC-Net概述PWC-Net的网络模型在CVPR,2018由NVIDIA提出，发表文章为《PWC-Net:CNNsforOpticalFlowUsingPyramid,Warping,andCostVolume

阿阿阿安·2023-02-02 14:50

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