摘要：
GooLeNet(Inception1) 概述 GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了Inception V2、Inception V3、Inception V4等版本，本篇 阅读全文 »
posted @ 2022-05-27 11:44
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发表于 2022-05-27 11:44阅读：303评论：0推荐：0
发表于 2022-05-20 20:06阅读：93评论：0推荐：0
摘要：
Python shutil 概述 os模块提供了对文件目录常用的操作，shutil模块可以对文件目录进行复制、移动、删除、压缩、解压等操作。 常用方法 shutil.copy(src,dst) ：复制文件 shutil.copytree(src,dst)：复制文件夹 ，只能复制空文件夹 shutil 阅读全文 »
posted @ 2022-05-20 20:06
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发表于 2022-05-17 00:39阅读：525评论：0推荐：0
摘要：
Unet 概述 UNet是遵循FCN的原理，并进行了相应的改进，使其适应小样本的简单分割问题。 网络架构 代码 导入依赖 import torch from torch import nn as nn import torch.nn.functional as F 下采样过程每一层两次卷积 clas 阅读全文 »
posted @ 2022-05-17 00:39
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发表于 2022-05-16 22:15阅读：226评论：0推荐：0
摘要：
Python tqdm 概述 主要用于定义进度条，有比较好的可视化效果。尤其是在我们训练网络的时候可以使用，但是它的缺点是会降低一些训练速度。 模式 tqdm主要分为两种模式： 基于迭代对象运行 from tqdm import tqdm #导入依赖 import time list=[1,2,3] 阅读全文 »
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发表于 2022-05-15 15:16阅读：44评论：0推荐：0
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Python glob 概述 glob模块用来查找文件目录和文件，并将搜索的到的结果返回到一个列表中。 我们在使用pytorch导入自己的DataSet的时候，使用这个模块很方便，因为数据的文件名很容易匹配。 通配符 ∗∗匹配任意字符 ？？匹配一个字符 $[]匹配指定范围内的字符，匹配指定范围内的字符，[0- 阅读全文 »
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发表于 2022-05-14 15:34阅读：501评论：0推荐：0
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FCN 概述 FCN的主干网络使用的是卷积网络，如VGG，Resnet等，提取特征的过程类似编码器，之后再添加上采样过程类似解码器，即还原图形。 语义分割评价标准 在FCN的论文中使用的是平均交并比（Mean Intersection over Union）：计算真实值和预测值的交集和并集之比。在每 阅读全文 »
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发表于 2022-05-06 21:50阅读：68评论：0推荐：0
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DenseNet 代码 导入相关依赖 from typing import Callable import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils. 阅读全文 »
posted @ 2022-05-06 21:50
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发表于 2022-04-28 22:28阅读：200评论：0推荐：0
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Resnet 概述 resnet主要用于解决网络加深出现的退化现象，通过快捷连接的方式，很好地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以说resnet撑起半边天，神经网络深度突破了100100层,甚至可以突破10001000层。 残差块 网络结构图 代码 代码 from typing import Calla 阅读全文 »
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发表于 2022-04-22 10:19阅读：118评论：0推荐：0
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LeNet 概述 LeNet是一个比较简单的卷积神经网络，是学习其他神经网络的基础，推荐自己对照网络架构图实现。它使用了两个卷积层与两个下采样，最后连接一个全连接层。 网络架构图 从论文的图中，可以很容易复现这个网络。 注意：@前的数字表示通道数 参数计算： \[ output\_size=\fra 阅读全文 »
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发表于 2022-04-21 18:50阅读：470评论：0推荐：0
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Vgg 代码 导入相关依赖 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torch 阅读全文 »
posted @ 2022-04-21 18:50
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