文章 2024-03-25 来自:开发者社区

【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别

0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文详细介绍MTCNN——多任务级联卷积神经网络的结构,并通过PyTorch实例说明MTCNN在人脸识别上的应用。 MTCNN的全称是Multi-Tas...

【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别
文章 2024-03-25 来自:开发者社区

【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解

0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文基于Ross Girshick在2015年发表的论文Fast R-CNN 讲解在Fast R-CNN中的RoI池化的作用及原理。 1. ROI池化的提出背景 在目...

【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解
文章 2023-10-13 来自:开发者社区

PyTorch应用实战二:实现卷积神经网络进行图像分类

实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集,用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张图像都是28x28像素大小的灰度图像。每张图像都被标记为0到9中的一个数字。该数据集是由美国国家标准....

文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割

1 PyTorch中语义分割的内置模型在torchvision库下的models\segmentation目录中,找到segmentation.Py文件。该文件中存放着PyTorch内置的语义分割模型。2 MaskR-CNN内置模型实现语义分割2.1 代码逻辑简述将COCO 2017数据集上的预训练模型dceplabv3_resnet101_coco加载到内存,并使用该模型对图片进行语义分割。2....

【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测

1 Pytorch中的目标检测内置模型在torchvision库下的modelsldetecton目录中,找到__int__.py文件。该文件中存放着可以导出的PyTorch内置的目标检测模型。2 MaskR-CNN内置模型实现目标检测2.1 代码逻辑简述将COCO2017数据集上的预训练模型maskrcnm_resnet50_fpn_coco加载到内存,并使用该模型对图片进行目标检测。2.2 ....

【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类

1 案例说明(图卷积神经网络)CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息,同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型,对数据集中的论文信息进行分析,根据已有论文的分类特征,从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于,图神经网通会利用途文本身特征和论文间的关系特征进行处理,仅需要少量样本即可达到很好的效果。cora....

【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络

 识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123379997基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层,变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类 class myConNet(torch.nn.M....

【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络
文章 2023-05-08 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集:Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①

import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证书验证(当项目对安全性问题不太重视时,推荐使用,可以全局取消证书的验证,简易方便) import ....

文章 2023-05-08 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集:Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法

import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #size=406x479 所以需要转换 # png格式是四个通道,除了RGB三通道外,还有一个透明....

文章 2023-03-30 来自:开发者社区

PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络

在深度学习的发展过程中,出现了很多经典的卷积神经网络,它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用,如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等,很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始,通过阅读论文和实现代码(tensorflow.keras.applications包中实现了很多有影响力的神经网络模型的源代码)来全面了解它们。下文简....

PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。