我在View层中定义了两种显示Model数据的方式,一种是通过html.EditorFor(model)来分别显示每个不同的属性,另外一个简洁的方式就是通过html.EditorForModel()进行,这个方法会提供错误信息显示等。 Model 、View、Controller都设置好了,下面我们来看一下最终运行的效果。 在效果图中,我们看到了两个相同的部分,这是我采用...
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。是入门深度学习网络的基础网络,LeNet-5网络虽然小,但是包含了深度学习的基本模块:卷积层、池化层、全连接层。LeNet5共有七层,不包含输入,每层都包含可训练参数,每个层有多个Feature Map,...
3.1 Model 3.1.1 2D Pose Detector 下面这段代码展示了 2D 姿态检测器的配置。detector 采用了AssociativeEmbedding,backbone 是ResNet50,Head 部分是DeconvHead。输入每个视角的图像,输出为 2D heatmap。 backbone=dict(type='AssociativeEmbedding',pretrained=None,backbone=dict(type='ResNet',depth=50),keypoint_...
python model/resnet_3d.py W0820 08:58:55.951928 21355 device_context.cc:252] Please NOTE: device: 0, CUDA Capability: 70, Driver API Version: 9.2, Runtime API Version: 9.0 W0820 08:58:55.956521 21355 device_context.cc:260] device: 0, cuDNN Version: 7.3. odict_keys(['conv._conv...
3D-Inflated ResNet-50Trained onKinetics 400 Data Identify the main action in a video This model applies a 3D-inflation technique to bootstrap the kernels of a 3D convolutional network from a 2D ResNet-50 architecture, directly leveraging years of progress on the image domain architectures fo...
按照论文中提到的方法,冻结Resnet50网络的conv1、conv2、conv3和conv4,只训练conv5和fc层。 cd Paddle-ResNets/ && python train.py 5.验证网络按照论文的方法将视频以16帧为一个clip进行分割,最后计算一个视频的所有clips的平均值作为视频的分类结果。 最后会生成val.json文件供计算top-1准确率使用。这里与...
这五种损失函数,论文《MarginSampleMiningLoss: ADeepLearningBasedMethodforPerson Re-identification》分别在resnet50、inceptionv2、resnet50-x三个CNN架构上做个测试,精度如下表所示: 数据来源 https://arxiv.org/pdf/1710.00478.pdf 基于单帧图像的身份识别方式实际是一个2D的实现过程,因为只使用了一帧的图像...
3.1 Model 3.1.1 2D Pose Detector 下面这段代码展示了 2D 姿态检测器的配置。detector 采用了 AssociativeEmbedding,backbone 是 ResNet50,Head 部分是 DeconvHead。输入每个视角的图像,输出为 2D heatmap。 backbone =dict(type='AssociativeEmbedding',
This section covers the proposed DeepInsight-3D methodology. The model consists of the following constituents (1) image transformation by DeepInsight-3D, (2) ResNet-50 model of CNN architecture, (3) class-based CAM to find activation maps, and 4) element decoder to decode genes (Fig.1). Th...
'n_input_channels': 3, 'shortcut_type': 'B', 'conv1_t_size': 7, 'conv1_t_stride': 1, 'no_max_pool': False, 'widen_factor': 1.0, } model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], get_inplanes(), **model_configs) params = paddle.load(ckpt) model.set_dict(params) model...