ReSNet

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）

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 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

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

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

【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

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

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

【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。迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过
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

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

文章目录1前言+2卷积神经网络（CNN）详解+2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库+3.2加载数据集+3.3可视化随机样本+3.4数据预处理与生成器+3.5构建、编译和训练CNN模型+3.5.1构建CNN模型+3.5.2编译模型+3.5.3训练模型3.6结果可视化与分析+3
purple_love·2023-12-04 14:25

TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）

由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推
耳语ai·2023-12-04 07:11

Head、Neck、Backbone介绍

Backbone：backbone是模型的主要组成部分，通常是一个卷积神经网络（CNN）或残差神经网络（ResNet）等。backbone负责提取输入图像的特征，以便后续的处理和分析。
mango1698·2023-12-04 06:28

MindSpore基础教程：使用 MindCV和 Gradio 创建一个图像分类应用

我们将使用预训练的ResNet50模型，以CIFAR-10数据集为例进行训练，并通过Gradio接口进行图像分类预测。下面是一个简单、直观的
繁星意未平·2023-12-03 23:40

pytorch 模型量化quantization

pytorch模型量化quantization1.workflow1.1PTQ1.2QAT2.demo2.1构建resnet101_quantization模型2.2PTQ2.3QAT参考文献pytorch
L1_Zhang·2023-12-03 20:27

Transformer的一点理解，附一个简单例子理解attention中的QKV

DETR的backbone用的是resnet-50去掉了最后的AdaptiveAvgPool2d和Linear这两层。
河北一帆·2023-12-03 16:22

【AI】基于已有模型训练自己的模型（迁移）

我们以最简单的resnet18模型为例，来进行我们分类任务的迁移学习。1.准备工作导包准备im
TopFancy·2023-12-03 12:45

利用pytorch实现卷积形式的ResNet

利用pytorch实现卷积形式的ResNet1.导入必需的库2.定义残差块3.构建ResNet网络4.实例化网络和训练要使用PyTorch实现卷积形式的ResNet（残差网络），你需要遵循几个主要步骤。
幸福右手牵·2023-12-03 11:53

最新！最全！目标检测，实例分割系列，即插即用的模块代码汇总

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-12-03 10:44

知识蒸馏测试(使用ImageNet中的1000类dog数据，Resnet101和Resnet18分别做教师模型和学生模型)

当教师网络为resnet101,学生网络为resnet18时：使用蒸馏方法训练的resnet18训练准确率都小于单独训练resnet18，使用蒸馏方法反而导致了下降。
computer_vision_chen·2023-12-03 09:11

DINO-DETR论文学习记录

DINO在COCO上实现了12个时期的49.4AP，在24个时期内实现了51.3AP，具有ResNet-50骨干和多尺度特征，与之前最好的类
彭祥.·2023-12-03 03:31

国产AI边缘计算盒子，双核心A55丨2.5Tops算力

●支持Caffe、ONNX/PyTorch深度学习框架，提供resnet50、yolov5等AI算法基础例程。●Mindstudio图形化开发环境，集成模型转换量化和网络性能调优工具，提高应用开发
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

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·2023-12-02 17:57

19、什么是 Resnet50 神经网络

现在介绍一个比较复杂但我认为在计算机视觉领域最重要的一个神经网络，Resnet50。后面所
董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:26

Github项目-CNNResnet9-残差神经网络水果多分类项目

ResNet-论文全文完整翻译+注解-知乎你必须要知道CNN模型：ResNet-知乎#!
even蛋黄酱·2023-12-02 09:24

【重读经典网络3】--Darknet

1、前言Darknet网络属于是一个比较经典的网络，主要借鉴了VGG16网络以及Resnet网络的残差模块，在取其精华，去其糟粕后，构建了Darknet19以及经典的Darknet53。
AI小花猫·2023-12-01 21:15

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet网络结构的实现和详解_Dragon_0010的博客-CSDN博客一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet
even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

Pytorch 基于 deeplabv3_resnet50 迁移训练自己的图像语义分割模型

deeplabv3_resnet50就是一个常用的语义分割模型，它巧妙地将两个强大的神经网络架构融合在一起，为像素级别的图像理解提供了强大的解决方案。首先，DeepLabV3
小毕超·2023-12-01 18:59

经典神经网络——ResNet模型论文详解及代码复现

论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition(thecvf.com)PyTorch官方代码实现：vision/torchvision/models/resnet.pyatmain
伪_装·2023-12-01 15:50

常用分类网络结构学习笔记

文章目录开源代码地址：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net
龙海L·2023-12-01 15:31

学习笔记：Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台

up主的csdn博客1、什么是FasterR-CNN2、pytorch-gpu环境配置（跳过）3、FasterR-CNN整体结构介绍Faster-RCNN可以采用多种的主干特征提取网络，常用的有VGG，Resnet
hongyuyahei·2023-12-01 12:03

faster_rcnn_r50_fpn_1x-dahua

#modelsettingsmodel=dict(type='FasterRCNN',pretrained='torchvision://resnet50',backbone=dict(type='ResNet
shishengle1024·2023-12-01 09:53

在使用图像分类模型时，把模型由vgg16换成resnet50，使用LayerCAM热力图进行可解释性分析，热力图会出现“棋盘网格”现象，请问是什么原因？有哪些改进的方法？

  “棋盘网格”现象通常出现在使用LayerCAM（ClassActivationMapping）等方法生成热力图时，主要是由于使用ResNet等具有跳跃连接（skipconnections）的网络结构所致
Make_magic·2023-11-30 22:31

Pytorch从零开始实战11

Pytorch从零开始实战——ResNet-50V2算法实战本系列来源于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-50V2算法实战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
Liquor999·2023-11-30 11:10

YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18

ResNet18是ResNet系列中最简单的一个模型，由18个卷积层和全连接层组成，其中包含了多个残差块。该模型在ImageNet数据集上取得了很好的表现，成为了深度学习领域的经典模型之一。
小哥谈·2023-11-30 01:39
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