resnet101迁移学习第5页

基于实时AI的视频和图像分析(一）

边缘设备云端处理获取模型集成了Nvidia的迁移学习工具包（TLT），您可以使用TLT为您的应用程序训练预训练模型并在deepStream上部署。AI媒体服务器视频分析流程：

MOLWH·2023-11-03 08:45

《Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution》——零镜头超分辨率的元迁移学习论文学习笔记

概念先知：单幅图像超分辨率：就是恢复高频信息单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下，结合图像的一些先验知识，恢复出图像获取时丢失的高频信息，重建出一幅高分辨率的图像图像超分辨率研究可分为3个主要范畴：基于插值、基于重建和基于学习的方法．PSNR：“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪

爱吃樱桃的小米酥·2023-11-03 05:14

[迁移学习]UniDAformer域自适应全景分割网络

原文的标题为：UniDAformer:UnifiedDomainAdaptivePanopticSegmentationTransformerviaHierarchicalMaskCalibration，发表于CVPR2023。一、概述域自适应全景分割是指利用一个或多个相关域中的现成标注数据来缓解语义分割数据标注复杂的问题。本文提出了一种UniDAformer域自适应全景分割网络，其基于Trans

ViperL1·2023-11-02 12:07

[迁移学习]DA-DETR基于信息融合的自适应检测模型

原文标题为：DA-DETR:DomainAdaptiveDetectionTransformerwithInformationFusion；发表于CVPR2023一、概述本文所描述的模型基于DETR，DETR网络是一种基于Transformer的目标检测网络，详细原理可以参见往期文章：[自注意力神经网络]DETR目标检测网络。本文在DETR模型的基础上，引入了信息融合机制，可以有效的实现从有标记的

ViperL1·2023-11-02 11:01

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

41 深度学习（五）：图片增强|Transfer Learning|VGG|resnet50(fine-tune)|InceptionNet

文章目录图片增强为什么要使用图片增强具体方式.flow_from_directory(directory)flow_from_dataframe迁移学习（TransferLearning）AlexNetVGGresnet50

Micoreal·2023-11-01 09:19

Optimization as a model for few-shot learning||论文阅读

这个想法对于迁移学习相关的研究来说

TBYourHero·2023-10-31 18:14

【系列笔记1】基于迁移学习的语义分割常见算法系

目录迁移分割的背景介绍1.《FCNsintheWild-Pixel-levelAdversarialandConstraint-basedAdaptation》2.《Learningtoadaptstructuredoutputspaceforsemanticsegmentation》3.《ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptati

LANG_C_·2023-10-31 08:28

YOLO轻量化改进，边缘GPU友好的YOLO改进算法！

此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。

code2035·2023-10-30 06:58

多组学数据整合更精确，川大团队借助迁移学习揭示细胞异质性可用于改善数据整合...

©作者|李云帆单位|四川大学单细胞多组学数据整合旨在减少组学差异，同时保持细胞类型差异。然而，由于细胞异质性，建模和区分这两种差异是一项艰巨的任务。即使是相同组学和类型的细胞也会具有不同的特征，从而使这两种差异变得不明显。在最新的研究中，四川大学的研究团队揭示了细胞异质性的两面性，尽管通常被视为数据整合的干扰，但若妥善利用，可以反之用来改善数据整合。据此，团队提出了一种以异质方式整合细胞的多组学数

PaperWeekly·2023-10-30 02:31

27.深度学习模型压缩方法-1

目前深度学习模型压缩方法主要分为更精细化模型设计、模型裁剪、核的稀疏化、量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法又可分为前端压缩和后端压缩27.1前端压缩和后端压缩对比对比项目前端压缩后端压缩含义不会改变原始网络结构的压缩技术会大程度上改变原始网络结构的压缩技术主要方法知识蒸馏

大勇任卷舒·2023-10-29 21:57

机器学习-44-Transfer Learning(迁移学习)

(为什么要迁移学习?)

迷雾总会解·2023-10-29 20:51

迁移学习：领域自适应的理论分析

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达领域自适应即DomainAdaptation，是迁移学习中很重要的一部分内容。

小白学视觉·2023-10-29 20:50

迁移学习（自我归纳总结）

一、背景介绍在现有的机器学习，深度学习和数据挖掘的任务中，通常会假设train和test所使用的数据服从相同的分布，有着相同的特征空间，但在现实应用中，这种理想状态往往难以达到：⑴带标记的训练样本数量有限。比如处理A领域的分类问题时，缺少足够的训练样本。同时，与A领域相关的B领域却有着大量的训练样本，但B领域与A领域处于不同的特征空间或样本服从不同的分布。⑵数据分布会因时间，地点，或其他因素发生改

hellife·2023-10-29 19:48

Online Transfer Learning 在线迁移学习

论文地址：https://icml.cc/Conferences/2010/papers/219.pdf简介现存的很多迁移学习算法都是一种离线学习(Offlinelearning)算法，即源域数据和目标域数据都是已经存在固定了的

GLee923·2023-10-29 19:47

[Machine Learning] 领域适应和迁移学习

文章目录领域适应迁移学习在机器学习中，我们的目标是找到一个假设或模型，它可以很好地描述或预测数据。当我们基于训练集训练模型时，我们的目的是让模型能够捕获到数据中的主要模式。

华北小龙虾·2023-10-29 19:17

笔记45：迁移学习简介

本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\2.图像处理任务\迁移学习aaaaaaaa

恨晨光熹微·2023-10-29 19:45

2023年MathorCup大数据赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别(相关文献)

Hello NiKo·2023-10-29 09:11

迁移学习在金融行业的应用探索

摘要：通过迁移学习技术，解决少量数据（较少重叠样本和特征）和个性化（较少标记）的问题，从数据丰富的领域迁移到数据匮乏的领域。通过迁移学习在保证模型准确率的同时，也提高了建造模型的效率，快速解决问题。

eric_edison·2023-10-29 09:39

【机器学习】迁移学习（Transfer）详解！

1.什么是迁移学习迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。

TwcatL_tree·2023-10-28 23:51

论文阅读——MAE

Contribution3.Method3.1核心思想3.2Method4.Experiment4.1MainProperties4.2ComparisonswithPreviousResults4.3在迁移学习上的效果论文地址

猫猫头不写bug·2023-10-28 05:07

迁移学习 - 微调

什么是与训练和微调？你需要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。之后，你又接收到一个类似的图像分类的任务。

mango1698·2023-10-27 20:35

竞赛选题深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？

laafeer·2023-10-27 07:56

冻结ResNet50前几层并进行迁移学习（PyTorch）

在PyTorch中，加载ResNet50模型并冻结模型的前几层可以通过以下步骤进行：importtorchfromtorchvision.modelsimportresnet50#设置GPU环境use_cuda=Truedevice=torch.device("cuda"if(use_cudaandtorch.cuda.is_available())else"cpu")#加载预训练的ResNet5

今我来思雨霏霏_JYF·2023-10-27 04:06

深度学习使用Keras进行迁移学习提升网络性能

一个有效的方法就是迁移学习。迁移学习其本质就是移花接木：将其他大数据集（比如ImageNet等）上得到的网络结构及其weights应用到一个新的项目中来，比如此处的猫狗二分类

weixin_44119674·2023-10-27 04:03

对于多分类问题，使用深度学习（Keras）进行迁移学习提升性能

本文是仿照前面的文章，使用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类问题，使用迁移学习的方式来提升准确率，本文用迁移学习的方式来提升多分类问题的准确率。

weixin_44119674·2023-10-26 11:48

AI 编程与研发效能论坛笔记摘录

LLM涉及到的领域NLP/ML提示工程知识工程多任务调度算法优化LLM涉及到的技术算法:深度学习、强化学习、迁移学习大语言模型预训练技术,包括构建预训练系统参数高效微调技术数

恭仔さん·2023-10-26 01:26

竞赛深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？

iuerfee·2023-10-26 00:16

故障诊断开源代码推荐 | 轴承故障诊断迁移学习综述，免费获取！

故障诊断开源代码推荐|轴承故障诊断迁移学习综述，免费获取！

故障诊断与python学习·2023-10-25 16:28

基于机器视觉的12306验证码识别计算机竞赛

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-10-25 14:41

简单介绍一下迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，旨在利用从一个任务或领域学习到的知识来改善另一个任务或领域的学习性能。在传统的机器学习方法中，通常假设训练数据和测试数据是从相同的分布中独立同分布采样的。

我有明珠一颗·2023-10-25 13:38

图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络详解以及pytorch复现（骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101）

图像语义分割pytorch复现DeepLabv1图像分割网络详解以及pytorch复现（骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101）背景介绍2、网络结构详解2.1LarFOV效果分析2.2DeepLabv1

郭庆汝·2023-10-25 08:05

tensorflow官方教程-高级-图像-迁移学习和微调,fine-tuning

colab链接数据预处理importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosimporttensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessingimportimage_dataset_from_directory下载数据在本教程中，您将使用一个包含数千张猫和狗图像的数据集。下载并解压缩包含图像的zip文件，然

cvvoid·2023-10-24 08:54

TensorFlow.js图片分类的迁移学习

来源：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html1.简介在此代码实验室中，您将学习如何构建一个简单的“可教学的机器”，这是一个自定义图像分类器，您将使用TensorFlow.js（一个功能强大且灵活的Java机器学习库）在浏览器中进行训练。首先，您将

zqyadam·2023-10-24 06:01

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——迁移学习初探2

上一篇文章介绍了迁移学习的基本概念，这篇文章其实是迁移学习初探的一个小尾巴。

苏小菁在编程·2023-10-23 23:34

Paper Reading | From Synthetic to Real: Unsupervised Domain Adaptation for Animal Pose Estimation

Li_From_Synthetic_to_Real_Unsupervised_Domain_Adaptation_for_Animal_Pose_CVPR_2021_paper.html这篇paper来自CVPR2021，针对动物的姿态估计来做跨域的迁移学习

你的小董_·2023-10-23 13:01

自然语言处理---迁移学习实践

1微调脚本介绍指定任务类型的微调脚本:huggingface研究机构提供了针对GLUE数据集合任务类型的微调脚本,这些微调脚本的核心都是微调模型的最后一个全连接层。通过简单的参数配置来指定GLUE中存在任务类型(如:CoLA对应文本二分类，MRPC对应句子对文本二分类，STS-B对应句子对文本多分类)，以及指定需要微调的预训练模型。2指定任务类型的微调脚本使用步骤第一步:下载微调脚本文件第二步:配

lichunericli·2023-10-23 10:55

人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习(深度学习)强化学习迁移学习二

lghgqsy·2023-10-23 10:29

自然语言处理---迁移学习

fasttext介绍作为NLP工程领域常用的工具包，fasttext有两大作用：进行文本分类、训练词向量。在保持较高精度的情况下，快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势。fasttext优势的原因:fasttext工具包中内含的fasttext模型具有十分简单的网络结构。使用fasttext模型训练词向量时使用层次softmax结构，来提升超多类别下的模型性能。由于fasttext模型过

lichunericli·2023-10-22 12:18

TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING

关于参数有效迁移学习的统一观点摘要1引言2前言2.1Transformer结构综述2.2之前的参数高效调优方法综述3弥合差距-统一的视角3.1仔细观察PrefixTuning3.2统一框架3.3迁移的设计元素

UnknownBody·2023-10-21 18:44

Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

Abstract对大型预训练模型进行fine-tune是NLP领域一个有效的迁移学习机制。

chansonzhang·2023-10-21 18:13

RFCN目标检测算法思想

方法概括R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101,一个RPN（FasterRCNN来的）,一个positionsensitive的prediction

BigCowPeking·2023-10-20 19:39

请问嵌入式或迁移学习要学什么？

请问嵌入式或迁移学习要学什么？学习嵌入式和迁移学习是一个很好的方向，尤其是在军I领域。

单片机一哥·2023-10-20 16:33

大模型LLM相关面试题整理-PEFT

微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的技术，用于在一个已经预训练好的模型基础上，通过进一步训练来适应特定的任务或数据集。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

深度学习目标检测——anchor锚框

目录一：回顾二：生成锚框生成多个锚框：每个像素点生成不同的框所有项目代码+UI界面一：回顾上一节课我们了解了迁移学习中的微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的模型基础上，对部分或全部模型参数进行调整以适应新任务

QTreeY123·2023-10-17 23:04

知识蒸馏（Knowledge Distillation）简述

KnowledgeDistillation）简述结论Reference：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork知识蒸馏（KnowledgeDistillation）简述（一）知识蒸馏被广泛用于模型压缩和迁移学习当中

泠山·2023-10-17 16:06

吃瓜教程1--概念准备

假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2.半监督学习3.迁移学习

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

假期周末复盘3

正迁移与负迁移顺向迁移与逆迁移水平迁移与垂直迁移一般迁移与特殊迁移同化迁移、顺应迁移与重组迁移学习

宁静待花开·2023-10-16 14:17

YOLOv5从训练到移植

若兼顾效率和准确率，可以用迁移学习思路训练，则不同场景下采集的图像数据量可以适当降低，但避免场景单一问题。

醉雨轩^_^·2023-10-16 03:26

【两阶段目标检测】R-CNN论文精读与学习总结

前言1.R-CNN大体介绍1.1作者遇到的两个问题1.2R-CNN的大体思路1.3一些细节2.R-CNN的训练过程2.1四个步骤2.2训练过程的一些细节2.2.1网络神经元学习效果可视化2.2.2为什么迁移学习和训练

SinHao22·2023-10-16 01:53

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