在本篇文章中,我们将使用 PyTorch 来实现一个基于 卷积神经网络(CNN) 的验证码识别系统。验证码(CAPTCHA)用于防止自动化程序滥用服务,通常包含一系列混合的字母、数字或符号。由于验证码的多样性和复杂性,本文将通过一个深度学习模型来自动识别其中的字符。 通过本教程,你将学习如何使用 PyTorch 和 卷积神经网络(CNN...
用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细) 小锋学长 Minst手写数字识别 一、试验简介MNIST是由0到9的数字图像构成,图像数据是28x28像素的灰度图像,各个像素的取值在0到255之间,每个图像数据都对应‘7’‘2’‘1’等数字标签,其中训练图像有6万张,测试图像有… 小吟打开...
#调用PyTorch API卷积的结果 pytorch_api_conv_output = F.conv2d(input.reshape((1, 1, input.shape[0], input.shape[1])), kernel.reshape((1, 1, kernel.shape[0], kernel.shape[1])), padding=1, bias=bias).squeeze(0).squeeze(0) print(pytorch_api_conv_output) #验证成功,矩阵乘法实现的...
具体PyTorch实现代码如下: importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassECA(nn.Module):def__init__(self,in_channel,gamma=2,b=1):super(ECA,self).__init__()k=int(abs((math.log(in_channel,2)+b)/gamma))kernel_size=kifk%2elsek+1padding=kernel_size//2self.pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(output...
下面我们以trainval_net.py为入口,解读一下Faster-RCNN的PyTorch实现过程。 我们采用的数据集是PASCAL VOC 2007,采用的CNN模型是ResNet-101。 数据读取 数据读取过程大致为:提前读取训练样本的包围框(后文用bounding box的简称bbox指代),把bbox的坐标等信息保存在内存里。该步骤并不需要把训练集的图片存在内存里,...
写完后拿给朋友看,朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好,然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗。我想想,的确如此。那个源码是我当时《动手学pytorch》的时候整理的,里面有很多包装过的函数,对于新入门的人来讲,的确是个大问题。于是,痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分,理论部分我就不...
pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextCNN 模型说明 分析:卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信息保留。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: 训练过程如下: ...
人像分割网络包括:SINet。 综上,该 GitHub 开源项目展示了近些年来主流的 9 大类卷积神经网络,总共包含了几十种具体的网络结构。其中每个网络结构都有 PyTorch 实现方式。还是很不错的。 最后再放上 GitHub 开源地址: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks...
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。