12 2018 档案
摘要：http://ethereon.github.io/netscope/ /editor 网址：http://ethereon.github.io/netscope/ /editor 将.prototxt中的内容输入到文本框中，然后按shift＋enter键，就会得到可视化网络
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摘要：文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448 从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。 . 语义分割创新该怎么做呢。引言空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用
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摘要：转自： https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录一、空洞卷积的提出二、空洞卷积原理三、空洞卷积问题感受野跳跃小尺度物体检测四、网络设计研究五、常用框架API介绍TensorFlow接口MXNet接口六、参考来源 回到顶部一、空洞卷积
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 <! flowchart 箭头图标 勿删 abstract introduction method overview Deep architecture for place reco
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摘要：来源：https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏作者：张俊林Batch Normalization （简称 BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN 大法虽然好，但是也存在一些局限
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摘要：链接：https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法，在现在较前沿的视角来看，这种观点无疑是有些滞后的。 关于这个问题，我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同
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摘要：转自：https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方1. 直接加载预训练模型在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重：net = SNet()net.load_state_dict
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摘要：文章来源 https://www.cnblogs.com/king lps/p/8570021.html 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为：train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): su
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摘要：[TOC] 1. zip argument 1 must support iteration 在多gpu训练的时候，自动把你的batch_size分成n_gpu份，每个gpu跑一些数据， 最后再合起来。我之所以出现这个bug是因为返回的时候 返回了一个常量。。 2. torch.nn.DataPar
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摘要：文章来源：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 <! flowchart 箭头图标 勿删 梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果
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摘要：文章来源：https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下： 我不禁有疑问： 问题1： 两个函数的参数为什么几乎一致呢？ 问题2： 反卷积层中的 output_padding是什么意思呢？ 问题3： 反卷
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摘要：整理一下看到的自定义数据读取的方法，较好的有一下三篇文章， 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了，所以需要根据数据集随机应变。 "所有图片都在一个文件夹1" 之前刚开始用的时候，写Dataloader遇到不少坑。网上有一些教程 分
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摘要：[TOC] 51nod一个贪心专题，大多数都是见过的套路，做题找找感觉，有些题解思路懒得写了，直接贴毕姥爷的直播题解了 A 低买高卖 考虑股票市场，一共有n天。对于第i天，B君知道股票的价格是每单位a[i]元在每一天，B君可以选择买入一个单位的股票，卖出一个单位的股票，或者什么都不做。 刚开始B君有
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摘要：有些地方还没看懂， mark一下 文章来源： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 <! flowchart 箭头图标 勿删 去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容
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摘要：参考： "打开链接" 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3 3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入($i_{1}=i_{2}=i$) 方形的卷积核
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摘要：~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文目录1. xavier初始化2. kaiming初始化3. 实际使用中看到的初始化3.1 ResNeXt，densenet中初始化3.2 wide residual networks中初始化（MSRinit）~~~~~~
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摘要：[TOC] 1. 加载图像(cv::imread) imread()功能是加载图像文件成为一个Mat对象，如果读取文件失败，则会返回一个空矩阵，即 Mat::data 的值是 NULL。imread()函数的声明如下: 其中第一个参数是表示图像文件名称；第二个参数表示加载的图像是什么类型，支持常见的
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摘要：[TOC] 1. make_grid() 2. join与os.path.join() 1.join（）函数 语法：‘sep’.join（seq） 参数说明： sep：分隔符。可以为空 seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典等 上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的
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摘要：文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图，总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX，感觉网上资料有点杂，记录一下重点。由于大多数情
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摘要：转自： "知乎" 目录：保存模型与加载模型冻结一部分参数，训练另一部分参数采用不同的学习率进行训练1.保存模型与加载简单的保存与加载方法： 保存整个网络 torch.save(net, PATH) 保存网络中的参数, 速度快，占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/cenyu/p/5713686.html hasattr(object, name)判断一个对象里面是否有name属性或者name方法，返回BOOL值，有name特性返回True， 否则返回False。需要注意的是name要用括号括起来 1 &g
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摘要：今天读paper遇到了Fisher线性判别的变体， 所以来学习一下， 所以到时候一定要把PRMl刷一遍呀 以下两篇论文一起阅读比较好： 论文1： https://blog.csdn.net/Rainbow0210/article/details/52892805 在前文《贝叶斯决策理论》中已经提到，
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摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf源码地址：https://github.com/hszhao/PSPNet 来自：Semantic Segmentation Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)论文解读 《Pyr
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摘要："学习博客1" "学习博客2"
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摘要：文章翻译： "翻译" 以下文章来源： "链接"
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摘要：文章转自： https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html 首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树
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