深度学习课14组课堂展示视频。本视频使用了AI电棍(BV1eV411F7jo):项目作者:@Xz乔希模型训练 @Xz乔希 声音归属@电棍otto 使用Bert-VITS2 AI生成Bert-VITS2项目:https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2, 视频播放量 703、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 8、收
人工神经网络(简称NN)及其扩展族,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN),以及现在的图神经网络(GNN)。CNN与RNN的操作数据是规则的序列(文本)和网格(图像)数据,应用对象单一且固定。 但是,现实世界中存在许多复杂系统,这些系统常常表现为复杂网络的形式,如社交网络,交通网络,蛋白质交互网络,由于这些复杂网络的不...
Sparse R-CNN是一种用于图像中对象检测的纯稀疏方法。现有的目标检测工作严重依赖于密集的候选对象,例如在大小为 H×W 的图像特征图的所有网格上预定义的 k 个锚框。但是在这种的方法中,向对象识别头提供一组固定的稀疏学习对象建议集,总长度为 N,以执行分类和定位,通过将 HWk(多达数十万个)手工设计的候选对象...
人工神经网络(简称NN)及其扩展族,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN),以及现在的图神经网络(GNN)。CNN与RNN的操作数据是规则的序列(文本)和网格(图像)数据,应用对象单一且固定。 但是,现实世界中存在许多复杂系统,这些系统常常表现为复杂网络的形式,如社交网络,交通网络,蛋白质交互网络,由于这些复杂网络的不...
在前期的图像检测阶段,分割模型使用完全卷积的神经网络FCNN,其中掩模和边界被放置好,然后,输入通过一个非常深的网络进行处理,其中累积的卷积和池会导致图像的分辨率和质量显著降低,因此,结果是高信息丢失率的结果。DeepLab模型利用空洞卷积和空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)架构解决了这一挑战。DeepLab系列发展历程:v1:修改...
1. 按照CV等task的特点,用多个独立的CNN作为expert网络,按照task来独立路由,尾部组合后给一个大网络。 2. 使用更复杂的cascading等形式组合不同层级的不同的expert网络。 3. 通过决策树等方法做数据变换实现路由。 4. 通过可学习的网络来选择路由。其中策略学习的损失有多种构建形式:直接使用分类等任务的主损失,...
已CNN为例,空间是二维离散平面,变换群是二维平移群,特征场是图片的通道信息,变换的表示是平凡表示,线性等变层是卷积层,非线性层可以是任意非线性函数(因为特征场由标量组成,不会对非线性层做出约束),局部池化层是CNN中的池化层,线性不变层是网络末端的MLP。
与GAN融合:这几年机器学习最火热的分支之一GAN,正在不断渗透到已有领域,在pruning中也开始有它的身影。如2019年《Towards Optimal Structured CNN Pruning via Generative Adversarial Learning》让generator生成裁剪后网络,discrimintor来判别是否属于原网络还是裁剪后网络,从而进行更有效的网络结构化裁剪。
5. 训练FasterRcnn网络 做完上面一系列准备后,我们就可以着手开始训练我们的网络了: image 在训练过程中,我们可以在loss.log中看到loss打印: image 6. 推理FasterRcnn网络 当我们完成训练后,想查看我们训练的效果,这时候可以加载我们训练好的模型,来获取推理的精度: ...
FasterRcnn主体的网络结构定义在src/FasterRcnn内,生成数据集的相关代码在src/dataset.py中,src/network_define.py封装放了训练相关的类,src/config.py中存放了配置信息。 1. 配置信息 配置文件里包含了网络中各种参数配置,包括resnet的层数,fpn的特征层数,学习率,batchsize,momentum等等,下图列举了部分参数,完整参...