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EMO实战:使用EMO实现图像分类任务(二)
文章目录 训练部分 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置Loss 设置模型 设置优化器和学习率调整策略 设置混合精度 DP多卡 EMA 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运
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FasterViT实战:使用FasterViT实现图像分类任务(二)
文章目录 训练部分 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置Loss 设置模型 设置优化器和学习率调整算法 设置混合精度 DP多卡 EMA 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运
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VanillaNet实战:使用VanillaNet实现图像分类(二)
文章目录 训练部分 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置Loss 设置模型 设置优化器和学习率调整算法 设置混合精度 DP多卡 EMA 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运
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DEiT实战:使用DEiT实现图像分类任务(二)
文章目录 训练 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置模型 train py train dist py 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运行以及结果查看 测试 完整的代码
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MobileViG实战:使用MobileViG实现图像分类任务(一)
文章目录 摘要 安装包 安装timm 安装 grad cam 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 论文翻译 https blog csdn net m0 47867638 articl
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InceptionNext实战:使用InceptionNext实现图像分类任务(二)
文章目录 训练部分 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置Loss 设置模型 设置优化器和学习率调整算法 设置混合精度 DP多卡 EMA 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运
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DEiT实战:使用DEiT实现图像分类任务(一)
DEiT实战 摘要 安装包 安装timm 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型 该模型解决了Transform
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InceptionNext实战:使用InceptionNext实现图像分类任务(一)
文章目录 摘要 安装包 安装timm 安装 grad cam 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 论文翻译 https blog csdn net m0 47867638 articl
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VanillaNet实战:使用VanillaNet实现图像分类(一)
文章目录 摘要 安装包 安装timm 安装 grad cam 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 论文翻译 https blog csdn net m0 47867638 articl
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