但是,我们可以为此使用 ImageNet 预训练模型。由于该模型已经接受了数百万张图像的训练,因此它将能够轻松提取汽车的特征。 同样,我们也可以使用基础图像模型(例如 CLIP ResNet50)进行 Re-ID。我们将在本文中使用此类模型。 当将Re-ID 模型与对象检测模型结合使用时,该过程分为两个阶段。尽管进行检测、跟踪和重新识...
#从[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception]中选择模型 model_name = "squeezenet" # 数据集中类别数量 num_classes = 2 # 训练的批量大小(根据您的内存量而变化) batch_size = 8 # 你要训练的epoch数 num_epochs = 15 # 用于特征提取的标志。 当为False时,微调整个模型, #当True时只...
torchvision提供了大量预训练的神经网络模型,如ResNet、VGG、AlexNet等,这些模型在ImageNet等大型数据集上进行了充分训练,具备强大的特征提取能力。开发者只需少量代码,即可加载这些预训练模型,并在自己的数据集上进行微调,从而快速实现高性能的图像识别。 高级API 除了预训练模型外,torchvision还提供了丰富的高级API,如...
一、torchvision简介 torchvision是一个基于PyTorch的计算机视觉库,提供了丰富的预训练模型(如ResNet、VGG等)、数据集(如CIFAR、ImageNet等)以及图像处理和增强工具。这些功能使得torchvision成为了计算机视觉研究和应用的得力助手。 二、torchvision背后的黑科技 架构设计 torchvision的架构设计非常灵活,可以轻松地进行模型的扩...
属性在进行特征提取时,使用该helper函数将模型参数的.requires_grad属性设置 为False。在我们加载预训练模型时,所有模型参数的.requires_grad属性 默认设置为True...优化器 Finetuning和feature extracting的最后一步是创建只更新需要更新的参数的优化器 。在预训练模型加载完成,与重构之前调用优化器。如果feature_extract...
[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception] 其它输入如下:num_classes为数据集的类别数,batch_size是训练的 batch 大小,可以根据您机器的计算能力进行调整,num_epochsis是要运行的训练 epoch 数,feature_extractis是定义选择微调还是特征提取的布尔值。如果feature_extract = False, 将微调模型,并更新...
[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception] 其它输入如下:num_classes为数据集的类别数,batch_size是训练的 batch 大小,可以根据您机器的计算能力进行调整,num_epochsis是要运行的训练 epoch 数,feature_extractis是定义选择微调还是特征提取的布尔值。如果feature_extract = False, 将微调模型,并更新...
[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception] 其他输入如下:num_classes为数据集的类别数,batch_size是训练的 batch 大小,可以根据您机器的计算能力进行调整,num_epochsis是 我们想要运行的训练 epoch 数,feature_extractis是定义我们选择微调还是特征提取的布尔值。如果feature_extract = False, 将微调...
[resnet,alexnet,vgg,squeezenet,densenet,inception] 其他输入如下:num_classes为数据集的类别数,batch_size是训练的batch大小,可以根据您机器的计算能力进行调整,num_epochsis是我们想要运行的训练epoch数,feature_extractis是定义我们选择微调还是特征提取的布尔值。 如果feature_extract = False,将微调模型,并更新所有...
vision.models: 流行的模型,例如 AlexNet, VGG, ResNet 和 Densenet 以及 与训练好的参数。 vision.transforms: 常用的图像操作,例如:随机切割,旋转,数据类型转换,图像到tensor ,numpy 数组到tensor , tensor 到 图像等。 vision.utils: 用于把形似 (3 x H x W) 的张量保存到硬盘中,给一个mini-batch的图像...