MobileNet网络模型

Pytorch学习概述

人类智能1.2机器学习（人工智能）1.3深度学习1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史3.1BackPropagation（反向传播）3.2神经网络模型发展历程
chairon·2023-12-18 11:33

每天五分钟计算机视觉：网络中的网络(NiN)

本文重点前面的课程中我们学习了众多的经典网络模型，比如LeNet、AlexNet、VGG等等，这些网络模型都有共同的特点。
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:10

19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估

扩展影响十分显著，设计用于信道估计时，需要考虑解调参考信号，5G用DMRS结构而不是CRS结构，因此需要为高速UE设计DMRS结构，DMRS设计是为了提高信道估计并减低DMRS开销之间找到折中系统描述（网络模型
山丘之王岳岳·2023-12-18 09:09

MobileNet V2 图像分类

目录1.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CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual残差模块的使用对网络的梯度更新很有帮助，可以加速网络的训练，以至于resi
听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

cpu 被挂起和阻塞_同步异步，阻塞与非阻塞

golang模型，最终暴露粗goroutine-per-connection的开发模式供开发者使用，而goroutine-per-connection又是基于I/O多路复用和goroutine构建的高性能原生网络模型
weixin_39869733·2023-12-18 05:38

技术分享 | 常见接口协议解析

上述的三种类型的协议都处于网络模型中的应用层。除了应用层的常用协议之外，对于传输层的TCP、UDP协议，以及Restful架构风格、RPC协议等等基础网络知识要有一定的了解和认知。
测试界吖吖·2023-12-17 23:11

pytorch强化学习（1）——DQN&SARSA

=3.10torch=2.1.1gym=0.26.2gym[classic_control]matplotlib=3.8.0numpy=1.26.2DQN代码首先是module.py代码，在这里定义了网络模型和
开longlong了吗？·2023-12-17 21:57

分层网络模型（OSI、TCP/IP）及对应的网络协议

OSI七层网络模型OSI（OpenSystemInterconnect），即开放式系统互连参考模型，一般都叫OSI参考模型，是ISO组织于1985年研究的网络互连模型。
Eisen戴·2023-12-17 20:32

7层网络模型都在做什么

OSI七层模型OSI七层模型是一个规范，把网络从逻辑上分为7层。Please|物理层（PhysicalLayer）Do|数据链路层（DataLinkLayer）Not|网络层（NetworkLayer）Tell（the）|传输层（TransportLayer）Secret|会话层（SessionLayer）Password（to）|表示层（PresentationLayer）Anyone|应用层（
51xplan·2023-12-17 18:22

【数学建模算法】（7）图与网络模型及方法：概论和基本概念

前面我们主要讲了数学规划问题，从这一部分开始我们进入下一部分：图和网络。1.概论图论起源于18世纪。第一篇图论论文是瑞士数学家欧拉于1736年发表的“哥尼斯堡的七座桥”。1847年，克希霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。1857年，凯莱在计数烷的同分异构物时，也发现了树的概念。近几十年来，由于计算机技术和科学的飞速发展，大大地促进了图论研究和应用，图论的理论和方法已经渗透到物理、化学、通
热爱学习的高老板·2023-12-17 17:44

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据集来源2）数据集内容3）数据集预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型
小胡说人工智能·2023-12-17 15:36

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境Pycharm环境Android环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用
小胡说人工智能·2023-12-17 15:06

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型生成1）模型导入及调用2）相关代码（1）布局文件（2）主活动类相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型
小胡说人工智能·2023-12-17 15:33

TensorFlow学习笔记--（4）神经网络模型-数据集预处理

神经网络初步以scikit-leran鸢尾花为例通过scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来测试数据的读入fromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdx_data=datasets.load_iris().data#.data返回iris数据集所有输入特征y_data=datasets.load_iris
Postlude·2023-12-17 08:52

【TensorFlow】神经网络中间层截取、可视化中间层结果

神经网络截取中间层在预测的过程中，想要将神经网络模型的中间层结果获取到，并进行可视化。
KyrieLiu52·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中，摄像头捕捉到的图片，主物品往往会偏于一侧的位置，甚至有角度的旋转，这时神经网络模型对这些图片的分类就会不准
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里，MNIST数据集就像一颗璀璨的明珠，被广大研究者们珍视并广泛使用。这个数据集包含了大量的手写数字图像，为图像分类任务提供了丰富的素材。今天
高斯小哥·2023-12-17 07:48

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个
caigou.·2023-12-17 05:22

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型
小胡说人工智能·2023-12-16 23:45

基于BP/GRNN神经网络的网络安全数据预测——Matlab仿真

本文将介绍如何使用BP（反向传播）和GRNN（广义回归神经网络）两种神经网络模型，通过Matlab进行网络安全数据预测的仿真实验。
程序员拓荒·2023-12-16 22:56

【基于BP神经网络的房价预测系统设计与实现】

系统功能设计4.1用户登录注册4.2房价数据展示4.3房价变化趋势4.4各区房价对比4.5房间数和朝向分析4.6房价预测5.创新点与意义6.结论与展望结尾摘要本文介绍了一项基于Python技术、BP神经网络模型和
爱欲无极·2023-12-16 21:53

图论与网络优化3

CSDN有字数限制，因此笔记分别发布，目前：【笔记1】概念与计算、树及其算法【笔记2】容量网络模型、遍历性及其算法【笔记3】独立集及其算法6独立集及其算法6.1独立集和覆盖6.1.1独立数和覆盖数独立集
学徒小昊·2023-12-16 20:03

Python实战演练之python实现神经网络模型算法

python实现神经网络模型算法今天，厾罗和大家分享用Python实现神经网络模型算法，仅用于技术学习交流。实现技巧1.导入依赖库主要是安装相关的依赖库。本文实现的环境为：python3.7。
程序猿～厾罗·2023-12-16 16:15

通过VISO来绘制神经网络图模型

1、简介最近对文章整理过程中，发现自己自己画的模型图简直不堪入目，因此简单学了学，网上搜很多都是一些辅助软件的使用教程，很难找到便捷通过VISO的进行神经网络模型图绘制。
啥也不会的小白研究生·2023-12-16 16:57

HTTP深度解析：构建高效与安全网络的关键知识

除了这些，了解HTTP还涉及到网络模型的五个层次：应用层、运输层、网络层、链路层和物理层。每一层都有其独特的功能，共同确保数据
光芒软件工匠·2023-12-16 12:59

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类

制作数据集和对应标签2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-CNN-LSTM的轴承故障诊断分类3.1训练数据、测试数据分组，数据分batch3.2定义EMD-CNN-LSTM分类网络模型
建模先锋·2023-12-16 11:49

Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类

2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-Transformer的轴承故障诊断分类3.1训练数据、测试数据分组，数据分batch3.2定义Transformer分类网络模型
建模先锋·2023-12-16 11:12

模型实战（10）之win10下tensorRT部署yolov5算法

win10下tensorRT部署yolov5算法针对yolov5的众多版本，目前有几种部署方法：1.tensorrtx:大神针对众多网络模型（包含yolov5众多版本）开源的一个转换工具，部署方式为：.
明月醉窗台·2023-12-16 02:07

win10正确配置tensorRT环境

目的使用tensorRT进行网络模型部署，加快推理速度方法安装tensorRT的过程需要对各种组件的版本进行匹配前置安装套件有：1、CUDA2、cuDNN3、pyCUDA4、tensorflow或pytorch
风1995·2023-12-16 02:26

第一遍阅读<透视http协议>感受

总体来说对我这个看不下去和等之类有关网络的书籍的人,这个专栏无异于让我对有关网络的相关知识的阅读又重新提起了兴趣,之前一直记不住网络模型,总感觉很难,不过在阅读完之后我对此有了新的认知,也牢牢记住了每一层的作用此专栏不仅在于讲
JAVA弑云·2023-12-16 00:59

icmp协议、ip数据包 基础

它是TCP/IP网络模型中的一个核心协议，属于网络层。ICMP的用途：错误处理：ICMP主要用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。控制消息是关于网络通信的问题反馈，例如无
小昭dedug·2023-12-16 00:03

大创项目推荐 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构
laafeer·2023-12-15 22:36

python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程（手动搭建残差网络、mobileNET)

今天讲一下图像入门学习教程---------图像分类。图像分类是目标检测任务的基础，学会以下操作，打下良好基础！数据布置以三分类为例，数据布置放置示例，也就是dataset下有两个文件夹：val和train。train和val文件夹下分别是三个文件夹class1/2/3，记住相同类别的图像放在一个文件夹！！！，多类别一样道理布置！！！dataset/train/class1/image1.jpgi
阿利同学·2023-12-15 22:02

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX·2023-12-15 22:21

GPT：Generative Pre-Training

1.概述随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题，从word2vec词向量工具的提出后，预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。
zhiyong_will·2023-12-15 22:29

深度学习 Day13——P2彩色图片分类

我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day16——P5运动鞋识别

2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day17——P6好莱坞明星识别

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day12——P1实现mnist手写数字识别

我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:57

深度学习 Day6——T6好莱坞明星识别

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.可视化数据7.再次检查数据8.配置数据集9.构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day10——T10数据增强

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day11——T11优化器对比实验

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:56

MobileNet网络

介绍MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

类继承nn.Sequential和继承nn.Module都可以用于构建神经网络模型，但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

深度学习 Day14——P3天气识别

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 20:19

TensorFlow2.0与1.0版本的区别

你可以用极少的代码构建复杂的神经网络模型。而TensorFlow1.0的API相对底层,需要大量的代码来定义各层节点及其连接。
缘起性空、·2023-12-15 19:41

【深度学习目标检测】五、基于深度学习的安全帽识别（python，目标检测）

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：R-CNN系列：包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征
justld·2023-12-15 16:15

深度学习 Day15——P4猴痘病识别

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 16:36

深度学习 Day18——P7咖啡豆识别

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN网络模型
LittleRuby·2023-12-15 14:02

Networkx实现小世界网络的分析

六度分离原理：小世界网络模型是对小世界现象的网络模型建模。小世界现象中提出了网络任何
傻fufu滴人儿～·2023-12-15 07:13
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