3、ResNet模型结构 4、实线残差结构 VS 虚线残差结构 (三)Batch Normalization 1、BN原理 2、实例 3、使用BN时需要注意的问题 4、Pytorch实现 (四)迁移学习 1、使用迁移学习的优势 2、迁移学习的原理 3、常见的迁移学习方式 (五)ResNet代码(Pytorch实现) 1、ResNet模型搭建(model.py) 2、训练脚本(train.py...
3. ResNet代码详解 这部分将给出Pytorch官方给出的ResNet源码,先分别给出BasicBlock和BottleNeck的代码块 3.1 BasicBlock代码块 # 定义BasicBlock class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, s...
以下示例代码展示了如何在预训练的ResNet-50模型上启用量化算法并进行性能评估,用于ImageNet*: fromneural_coderimportauto_quantauto_quant(code="https://github.com/pytorch/examples/blob/main/imagenet/main.py",args="-a resnet50 --pretrained -e /path/to/imagenet/",) 几行代码实现LLM大语言模型的量...
迁移学习示例代码，采用预训练ResNet18模型进行二分类：借助PyTorch框架，利用预训练ResNet18模型进行迁移学习，仅训练新增全连接层。此方法显著减少所需数据量与训练时间，通过微调深层网络层优化模型性能。针对特定任务，选择适当预训练模型并调整。同时，通过增强数据集与应用数据增强、正则化等技术，进一步...
(一)今天研究的是SMPL模型 SMPL模型的官网是:http://smpl.is.tue.mpg.de/ ,今天和大家交流的是基于源代码的实现和模型理解—当然目前对于SMPL有各种版本的实现,比如说基于tensorflow、pytorch、hmr、C++等的实现,等下次和大家分享tensorflow版本的,但是你只要理解了SMPL模型的原理,我相信不管是什么版本的,你都可以实...
一、ResNet网络模型详解 1.1 整体结构 可以看到,resnet34主要就是由layer1-4组成。而这4个layer分别就是由3、4、6、3个BasicBlock堆叠而成。 BasicBlock有两种: 右边虚线的BasicBlock主要用在layer2-4的第一块。作用就是要保证主分支和shortcut的输出特征shape相同。 &... ...
以下是使用PyTorch实现的迁移学习模型的示例代码,采用了预训练的ResNet18模型进行二分类: import torch import torchvision from torchvision import transforms # 图像变换(可自行根据需求修改) train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTens...
图中的每一层其实就是我们上面提到的BasicBlock或者BotteNeck结构。这里给出ResNet-34结构图如图所示,图中的虚线连接线是表示通道数不同,需要调整通道。 3. ResNet代码详解 这部分将给出Pytorch官方给出的ResNet源码,先...
以下是一个使用PyTorch实现的图像分类代码示例,采用了预训练的ResNet50模型进行分类: import torch import torchvision from torchvision import transforms # 图像变换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0....