摘要：
Window10+VS2019+OpenCV4.5.4实现YOLOV5的C++部署（GPU） 参考：https://blog.csdn.net/qq_27353621/article/details/125445096 阅读全文
posted @ 2023-01-30 19:48
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摘要：
一、YoloV3实现思路 整个YoloV3可以分为三个部分，分别是Darknet53，FPN以及Yolo Head。 Darknet53可以被称作YoloV3的主干特征提取网络，输入的图片首先会在Darknet53里面进行特征提取，提取到的特征可以被称作特征层，是输入图片的特征集合。在主干部分，我们 阅读全文
posted @ 2023-01-29 19:07
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shuffleNet的pytoch实现： 1 import torch.nn as nn 2 import torch 3 import torch.nn.functional as F 4 from collections import OrderedDict 5 # from torchsumm 阅读全文
posted @ 2023-01-13 16:23
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MobileNet的pytorch代码实现： 1 import torch.nn as nn 2 from collections import OrderedDict 3 import torch 4 # from torchsummary import summary 5 6 #定义基本的Con 阅读全文
posted @ 2023-01-13 08:42
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摘要：
DenseNet的结构有如下两个特性： ·神经网络一般需要使用池化等操作缩小特征图尺寸来提取语义特征， 而Dense Block需要保持每一个Block内的特征图尺寸一致来直接进行Concatnate操作， 因此DenseNet被分成了多个Block。 Block的数量一般为4。 ·两个相邻的Den 阅读全文
posted @ 2023-01-12 15:32
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摘要：
Inception 结构的主要思路是用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。原始Inception 结构如下图所示： 显然从上图中可以看出，原始Inception 结构采用 1 × 1、 3 × 3和 5 × 5三种卷积核的卷积层进行并行提取特征，这可以加大网络模型的宽度，不同大小的卷积核也就意味着原始 阅读全文
posted @ 2023-01-12 14:33
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NIN网络中，主要提及两点： 1. ）多层感知机 2.）global average pooling 图1 线性卷积层和mlpconv层的区别 图2 NIN网络架构 第一个卷积核是11x11x3x96,因此在一个patch块上卷积的输出是1x1x96的feature map(一个96维的向量).在其 阅读全文
posted @ 2023-01-12 13:58
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摘要：
图1 Resnet的残差块 图2 Resnet18 网络架构 Cifar10 数据集的Resnet10的框架实现（Pytorch）: 1 import torch 2 from torch import nn 3 4 # 基础块 5 from torch.nn import Conv2d, Batc 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:09
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图1 VGG的网络结构 图2 VGG16的网络 VGG网络结构的理解，参考：https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/123943751 Cifar10的vgg16网络pytorch实现，参考：https://www.jianshu.c 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:09
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摘要：
图1 AlexNet网络结构 Cifar10 数据集的AlexNet的框架实现（Pytorch）: 1 import numpy as np 2 import cv2 3 import torch 4 import torch.nn as nn 5 import torch.optim as opt 阅读全文
posted @ 2023-01-10 16:40
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