摘要：
打开任务管理器，点击性能即可。 在“网络”部分，可以看到当前网络的实时上传和下载速度，单位为bps（比特每秒）或B/s（字节每秒） 往服务器上传文件很慢，可能是由多种原因导致的，以下是一些常见原因及解决方法： 常见原因 网络问题： 网络带宽不足，导致上传速度受限。 网络连接不稳定或存在丢包、延迟等问 阅读全文
posted @ 2025-03-24 17:59
yinghualeihenmei
阅读(163)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
RPN（Region Proposal Network）网络是目标检测算法 Faster R - CNN 中的关键组件，它的提出有效解决了传统目标检测方法中区域建议生成速度慢的问题。下面为你详细介绍：结构:共享卷积层：通常使用预训练的卷积神经网络（如 VGG、ResNet 等）对输入图像进行特征提取 阅读全文
posted @ 2025-03-22 21:37
yinghualeihenmei
阅读(253)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Feature Map（特征映射）是卷积神经网络（CNN）中一个重要的概念，它指的是在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取的特征图。 Feature Map描述了输入数据中不同位置的不同特征是否被激活。不同的卷积核都可以学习并提取不同的特征，例如边缘、纹理、颜色等。 而且，一个卷积层通常包含 阅读全文
posted @ 2025-03-22 21:07
yinghualeihenmei
阅读(128)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
验证集不直接用于调整模型参数，但它对模型参数的调整有间接作用。 验证集主要用于在模型训练过程中评估模型性能，帮助确定最佳超参数。例如，通过观察验证集上的损失值、准确率等指标，判断模型是否过拟合或欠拟合，进而调整超参数，如学习率、正则化系数、网络结构等。超参数的调整会影响模型训练过程中参数更新的方式和 阅读全文
posted @ 2025-03-22 20:46
yinghualeihenmei
阅读(124)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是深度学习中训练神经网络时可能遇到的两个主要问题，它们都与网络中梯度（即损失函数关于网络参数的导数）的行为有关。 梯度（Gradient）是多变量函数在某一点处的变化率，它是一个向量，指向函数增长最快的 阅读全文
posted @ 2025-03-22 20:45
yinghualeihenmei
阅读(157)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
利用 Mixup、Mosaic 和 Getrandom 对数据集进行扩增 在机器学习和深度学习中，数据扩增（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。以下是如何利用 Mixup、Mosaic 和 Getrandom 三种方式对数据集进行扩 阅读全文
posted @ 2025-03-19 18:46
yinghualeihenmei
阅读(491)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SSD（Single Shot MultiBox Detector） 是一种高效的目标检测算法，由 Wei Liu 等人在 2016 年提出。SSD 的核心思想是通过单次前向传播同时完成目标的定位和分类，从而实现快速且准确的目标检测。它结合了多尺度特征图和默认框（Default Boxes）的设计， 阅读全文
posted @ 2025-03-19 18:38
yinghualeihenmei
阅读(111)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1. 获取损失值 在训练过程中，损失值可以通过训练循环中的损失函数计算得到。以下是一个简化的代码示例： Python复制 import torch import torch.optim as optim from torchvision.models.detection import fasterr 阅读全文
posted @ 2025-03-19 18:33
yinghualeihenmei
阅读(110)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个开源的深度学习框架，由加州大学伯克利分校的贾扬清博士创建。它主要专注于卷积神经网络（CNN），广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割。 Caffe 的特点 阅读全文
posted @ 2025-03-19 18:30
yinghualeihenmei
阅读(128)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
ResNet（Residual Network，残差网络）是一个通用的深度学习架构，而ResNet-50是ResNet架构的一个具体实现，拥有50层深的网络结构。它们之间的主要区别在于网络的深度和具体的层结构。 ResNet ResNet是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究院的Kaiming He 阅读全文
posted @ 2025-03-19 18:14
yinghualeihenmei
阅读(234)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号