仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: 测试代码: 这里生成的模型是ckpt,参考代码CNN中是没有指定输入输出结点名称的,这里直接在源码第11层修改即可。 使用Netron可以快速查看模型结构,找到输入输出结点名称。 也可以使用代码打印全部结点名称: 拿到输出结点名称后,就可以
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片 示例如下: basic\demo03.py ''' 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN...
CV视觉Swin transformer | Swin Transformer是基于Transformer的架构,但是与传统的Transformer不同,Swin Transformer还借鉴了CNN卷积神经网络的优点,把NLP领域强大的注意力机制与计算机视觉领域强大的卷积操作结合起来,打造出了全新的模型设计。 我们知道注意力机制的计算是不会改变尺寸维度的,这就意味着当把注意力机制使用在...
相关的模型有YOLO、SSD、RetinaNet。 1.2.2 两阶段(2-stage)检测模型: 主要指先检测包含实物的区域,再对该区域内的实物进行分类识别,相关模型有R-CNN、Faster R-CNN,Mask R-CNN。 1.2.3 两种分类的对比 单阶段检测模型在分类方面表现出的精度高。 两阶段检测模型在检测框方面表现出的精度高。 2 图片分割:其...
简介: Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 深度学习(Deep Learning,DL)是机器学习研究中的一个新的领域,源自人工神经网络, 其动机在于建立、模拟人脑进行...
深度学习神经网络模型,可通过Keras-Retinanet实现使用快速R-CNN架构从给定图片中检测无人机/无人机。 (提供了数据集和预训练模型) 直播: : 训练网络 用法进阶API 结果 动机 我和我的伙伴Nilesh参加了一个名为MoveHack的黑客马拉松,其中包含无人机和无人机交通管理的问题陈述之一。 问题陈述的主要挑战之一是从给定...
Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对实例分割任务,精度就...