随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的
数据集代码中文件夹规范： 下采样:\(2^^5=32\) YOLOv5网络结构： Loss函数的计算，改进Loss的介绍：
目录1. 为什么需要模型压缩2. 模型压缩的基本方法 1. 为什么需要模型压缩 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是， 训练成本和模型大小的增加。 同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。 但随着深度学习
ResNet网络结构详解与模型的搭建 ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。下图是ResNet34层模型的结构简图。 在ResNet网络中有如下几个亮点： （1）提出residual结构（残差结构），并搭建
classic networks 普遍规律： 从输入往后，channel越来越多，可以以2的倍数上升从输入往后，height和width越来越小，height和width缩小的操作在pooling时更常见，conv时height和width缩小几乎只在刚输入时出现且次数很少 1. LeNet-5 2. AlexNet 与LeNet-5的区别 similar architecture
（注：原文链接是深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解，我觉得这篇文章写的很好，所以自己手敲了一遍，并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解中的内容） （更：参考yolov5深度可视化解析，从los
关键词 目标检测用bbox，实例分割用mask，姿态估计用keypoint bbox 用一个anchor点和指向极值点的四根向量就能确定目标框 mask 一个anchor点和指向轮廓点的n个向量确定mask keypoint 用一个anchor点和指向17个关键点点的17个向量确定pose。heatmap预测关键点的方式
YOLOV5-5.0网络结构 由于某些要求的需要，我想重新学习一下YOLOv5，在这里做一个记录，可能有很多地方写的不对，还希望大家包涵。（这篇文章大部分参考了满船清梦压星河HK的博客） 如有侵权，可以联系我删除 文章目录 YOLOV5-5.0网络结构FocusBottleneckBottleneckCSPC3C3TRSPPNeck（FPN+P
结构 地址： https://www.bilibili.com/video/BV1AL411W7dT?spm_id_from=333.999.0.0
目录 1. 按使用场景划分：三网 2. 按性能分类 A—E（SAE美国汽车协会划分） 3. 按协议划分（传统） 4. 车载以太网 车载以太网的应用和发展 参考链接：车载网络现状与发展 思维导图总结：车载网络结构 - 幕布 1. 按使用场景划分：三网 车内网（车内）——基于CAN总线建立的整车网络车际网（车车，车
@目录前文数据生成器+数据部分展示构建ResNet模型首先构建残差学习模块之前的网络结构。接着构建残差学习模块，其中利用循环的方法进行构建完整的ResNet_50网络结构。conv2——xconv3——xconv4——xconv5——xResNet模型构建完成ResNet模型编译ResNet 模型拟合GitHub下载地址： 前文
目录前文数据生成器+数据部分展示Inception V1Inception V1模型编译与拟合GitHub下载地址： 前文 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6） 二、深度学习-读取数据 三、Tensorflow图像处理预算 四、线性回归模型的tensorflow实现 五、深度学习-逻辑回归模型 六、AlexNet实现中文字
阿尔法狗(AlphaGo)的意思是“围棋王”，俗称“阿尔法狗”，它是世界上第一个打败人类围棋冠军的AI。2015年10月，阿尔法狗以5 : 0战胜了欧洲围棋冠军樊麾二段，在2016年3月，阿尔法狗以4 : 1战胜了世界冠军李世石。2017年，新版不依赖人类经验完全从零开始自学的零狗(AlphaGo Zero)以100
背景 这是以前工程化过程中碰到的一个问题，一直没有总结整理过。现象是这样的，有一个网络结构（基本就是Resnet50), 以前已经工程化到MNN了。当时在PC上运行，单线程大概600ms。后来，模型性能提升了（模型结构没有变化，只是数据增多），于是考虑升级模型，奇怪的是，运行却要2s多，足足是原来的3倍多。
第一、二章 无线传感网络的定义： 无线传感网络是大量的静止节点或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地探测、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。 传感器节点的限制： 电源能量有限通信能力有限计算和存储能力有限 无线传感网络
前言 MMDetection2中大部分模型都是通过配置4个基础的组件来构造的，本篇博客主要是介绍MMDetection中的配置文件，主要内容是按照MMDetection文档进行中文翻译的，有兴趣的话建议去看原版的英文文档。 一、配置文件结构 在config/_base_文件夹下面总共有4个基础的组件，它们分别是：data
文章目录 一、导包二、读取数据三、特征编码处理四、使用具名元组为特征进行处理五、构建模型5.1 输入层5.2 Embedding层5.3 GML5.4 MLP5.5 输出层5.6 构建模型 六、运转模型 下图为NeutralCF的模型结构图，总共两个分支，第一个分支为GML，第二个为MLP，GML通路将两个特征的Embe
深度学习 机器学习的本质： 特征自动学习 在机器学习中，获得好的特征是识别成功的关键 一般而言，特征越多，给出的信息就越多，识别准确性会得到提升。但是如果特征多，那么计算的复杂度就会增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在每个特征上就会稀疏。 所以，深度学习需要解决的问题就是
1.应用场景 不属于强监督，图像之间无需完全匹配，可实现图像风格转换。 2.数据处理 数据处理包括：数据扩充和数据归一化 3.网络结构 包括生成器及判别器： 生成器用来实现图像风格A与图像风格B之间的相互转换，生成器有两个
文章目录 前言一、EfficientNetV21.1 网络结构1.1.1 论文思路1.1.2 总结与亮点 1.2 代码 前言 本文主要记录了一些经典的卷积网络架构，以及相应的pytorch代码。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、EfficientNetV2 1.1 网络结构 EfficientNetV2-s网络
本系列文章介绍一种最近比较火的设计网络的思想，即利用网络的重参数化（意义在于训练时间模型有一组参数，而推理时间模型有另一组参数），把多层合成一层，进行网络加速。 RepNAS: Searching for Efficient Re-parameterizing Blocks中将参数重组的思想应用于网络结构搜索技术。 该方法
目录 1.概念 2.公式 3.网络结构 3.1DenseBlock 3.2 Transition层 4 DenseNet的主要优点与缺点 5 代码实现 5.1 Denseblock代码实现 5.2 Transition代码实现 5.3 DenseNet-121完整代码实现 1.概念 DenseNet:采用密集连接机制，即互相连接所有的层，每个层都会与前面的层在channel
Sawtooth 的一个节点可能由如下几个部件组成：Validator、Transaction Proc essor、REST API、以及 Client。Validator 是 Sawtooth 的核心部件，主要功能包括接收 Transaction 请求，并将其转发给相应的 Transaction Processor 来处理，根据 Transaction Processor 的处理结果，决定如
eg： darknet训练yolo时，保存的权重文件大小一样，是怎么回事? 在使用darknet训练yolov2时，预训练模型用的是darknet19_488.conv.23,保存在backup里的yolov2-voc300.weights和yolov2-voc600.weights两个文件大小一样，这是不是说训练有问题 答： 你的网络结构定下来之后，整个网络的参数数
从事网工这行8年，老杨见过不少网工，对他们来说，网络管理真的是一个十分家常便饭的工作。 他们需要对网络运行的状态、性能进行监视和测量，出现问题的话，就要马上解决。 问题包括但不限于：网络部件出现故障、网络资源过度使用、网络部件完全崩溃等。 所以，网络管理其实很大一部分是对网
