%matplotlib inline import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l # 类别预测层 def cls_predictor(num_inputs, num_anchors, num_classes): return nn.Conv2d(num_inputs, num_anchors * (num_classes + 1), kernel_size=3...
动手学CV-PyTorch版 第五章 5.2 5.2 GAN实战: 手写数字生成 在接下来的内容中,我们将结合代码,深入了解GAN的模型架构,并动手实现第一个手写数字生成的GAN网络。 为便于说明GAN的关键环节,这里我们弱化了网络和数据集的复杂度。数据集为 MNIST、网络用全连接层。后续将用一些卷积层的实例来说明。 导入相关库 首先...
6.2 使用transformer实现OCR字符识别 本文将以 ICDAR2015 Incidental Scene Text 中的Task 4.3: Word Recognition 单词识别子任务作为数据集,讲解如何使用transformer来实现一个简单的OCR文字识别任务,并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。 文章将大致从以下几个方面讲解: 数据集简介 数据分析...
这是参与DataWhale学习活动——入门目标检测所做的笔记。 项目github地址 https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch Task01:两个年轻人-目标检测基础和VOC数据集 (3天) 开源内容:Task01: 两个年…
Dive-into-CV-PyTorch 本项目《动手学CV-Pytorch版》是Datawhale:whale:CV小组的一个重点项目,我们旨在构建一个以Pytorch为框架,强调动手实战的计算机视觉教程项目,帮助大家更好的学习。 项目大体上会按照计算机视觉的不同领域和应用场景进行章节划分,循序渐进,带领大家走进CV的世界,以动手实战的方式,从入门到进阶。
深度学习cv代码实战 动手学深度学代码 一、初入深度学习 这是我有幸第一次接触深度学习,在和队友的互相探讨下开启了自己的深度学习之旅,很高兴上交大给予我这次宝贵的学习机会。经过这几天的学习和认识,个人认为深度学习就是神经网络的深化与加强,利用了GPU加速,可以对大型网络(大容量,高复杂度)进行学习。本次...
当一个shape[2,5,4]执行axis=2时,相当于将第2维的4去掉,得到shape[2,5] 当一个shape[2,5,4]同时执行axis=1和2时,相当于将第1、2维去掉,得到shape[2] (总结归纳:axis=n,即将第n维去掉,注意:n是从0开始计算的) 关于pytorch中读写文件
深度学习该怎么学?强推!大神李沐亲授《动手学深度学习v2》,究极通俗易懂!深度学习该怎么学?强推!大神李沐亲授《动手学深度学习v2》,究极通俗易懂!潇洒学姐论文辅导编辑于 2024年12月27日 16:35 -配-套-资-料-都已经打包整理好了,up还准备了100G人工智能资料包 内含:990+可复现论文,写作发刊攻略,学习路线...
动手学深度学习 · 66篇 注意力分数 α(x,xi):注意力权重(权重一般是一组大于等于零,相加和为 1 的数) 注意力分数:高斯核的指数部分(相当于是注意力权重归一化之前的版本) 上图所展示的是:假设已知一些 key-value 对和一个 query,首先将 query 和每一个 key 通过注意力分数函数 a和softmax运算得到注意...
✔️最全面的 深度学习CV 笔记【吴恩达 深度学习】【李沐 动手学深度学习】【我是土堆 Pytorch】 zhuanlan.zhihu.com/p/565386577 Resources Readme Activity Stars 0 stars Watchers 0 watching Forks 0 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Langua...