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第二篇 AlexNet——模型精讲
文章目录 摘要 1 创新点 2 模型结构 3 模型特点 4 Pytorch官方实现 摘要 AlexNet是由Alex Krizhevsky 提出的首个应用于图像分类的深层卷积神经网络 该网络在2012年ILSVRC ImageNet Lar
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第六篇 VGGNet——模型精讲
文章目录 模型介绍 网络组成 VGG16 VGG16 pytoch代码实现 版本一 版本二 VGG16详细参数 模型特性 关于dense evaluation 与multi cr
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第八篇 VGGNet——网络实战
文章目录 摘要 1 项目结构 2 划分训练集和测试集 3 计算mean和Standard 3 1 标准化的作用 3 2 归一化的作用 4 训练 4 1 导入项目使用的库 4 2 设置随机因子
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第十四篇 Inception V3——论文翻译
文章目录 摘要 1 引言 2 通用设计原则 3 基于大滤波器尺寸分解卷积 3 1 分解到更小的卷积 3 2 空间分解为不对称卷积 4 利用辅助分类器 5 有效的网格尺寸减少 6 Inception v2 7 通过标签平滑进行模型正则化 8
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第三篇 制作数据集
文章目录 摘要 1 选择主题 2 制作数据集 2 1 视频截取 2 1 通过搜索 3 统一名字和格式 3 1 统一名字 3 2 统一图片格式 4 制作测试集 5 关于数据集的一些面试问题 5 1 别不平衡产生原因 5 2 如何解决类别不平衡
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第二十二篇 ResNet实战
文章目录 摘要 1 项目结构 2 划分训练集和测试集 3 计算mean和Standard 3 1 标准化的作用 3 2 归一化的作用 4 Mixup CutMix CutOut数据集增强 5 训练
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第二十四篇 DenseNet——模型讲解
文章目录 摘要 Dense Block 网络架构详解 输入层 第一个Block和Transition Layer 第二个Block和Transition Layer 第三个Block和Transition Layer 第四个Block 输出
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第二十七篇 SeNet——论文翻译
文章目录 摘要 1 简介 2 相关工作 3 压缩和激励块 3 1 压缩 全局信息嵌入 3 2激励 自适应再校正 3 3 实例化 4 模型和计算复杂性 5 实验 5 1 图像分类 5 2 场景分类 5 3 COCO上的目标检测 5 4 ILS
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第二十三篇 DenseNet——论文翻译
文章目录 摘要 1 引言 2 相关工作 3 DenseNets 4 实验 4 1 数据集 4 2 训练 4 3 CIFAR 和 SVHN 的分类结果 4 4 ImageNet 上的分类结果 5 讨论 摘要 最近的工作表明 如果卷积网络在靠近
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第十一篇 绘图matplotlib.pyplot的使用
文章目录 摘要 安装方法 入门案例 使用plt绘图 使用ax绘图 plt figure参数 plot参数 案例一 绘制红色实心的点状图 案例二 绘制红色的破折线图 案例三 绘制两条线 颜色总结 设置标题 轴名称 图例 使用plt实现绘图 使
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第十七篇 PyTorch学习率调整策略
文章目录 摘要 1 对不同层设置不同的学习率 应用举例 2 等间隔调整学习率 StepLR 应用举例 3 按需调整学习率 MultiStepLR 应用举例 4 指数衰减调整学习率 ExponentialLR 应用举例 5 余弦退火调整学习率
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第七篇 图像分类的评价指标
文章目录 摘要 1 混淆矩阵 2 准确率 Accuracy 3 精确率 Precision 4 召回率 Recall 5 F1 score 6 代码样例 摘要 一般情况来说 单一评分标准无法完全评估一个机器学习模型 只用good和bad偏离
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第十九篇 ResNet——论文翻译
文章目录 摘要 1 引言 2 相关工作 3 深度残差学习 3 1 残差学习 3 2 快捷恒等映射 3 3 网络架构 3 4 实现 4 实验 4 1 ImageNet 分类 4 2 CIFAR 10 和分析 4 3 PASCAL 和 MS C
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第九篇 GoogLeNet——论文翻译
文章目录 摘要 1 引言 2 近期工作 3 动机和高层思考 4 架构细节 5 GoogLeNet 6 训练方法 7 ILSVRC 2014分类挑战赛设置和结果 8 ILSVRC 2014检测挑战赛设置和结果
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第二十六篇 DenseNet实战
文章目录 摘要 1 项目结构 2 划分训练集和测试集 3 计算mean和Standard 3 1 标准化的作用 3 2 归一化的作用 4 Mixup CutMix CutOut数据集增强 5 训练
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第二十八篇 SeNet模型解析
文章目录 一 SENet概述 二 SENet 结构组成详解 三 详细的计算过程 SE模块代码详解 SENet 在具体网络中应用 代码实现SE ResNet 第一个残差模块 第二个残差模块 SEResNet18 SEResNet34模型的完整
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