PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....
【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极
卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果，而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。在TextCNN模型中，通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。1 TextCNN1.1 TextCNN模型结构TexCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的模型，该模型的结构可以分为以下4个层次：1.1.1 词嵌入层将每个词对应的向量转化成多维度....
【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 GaitSet_DataLoader.pyimport numpy as np # 引入基础库 import os import torch.utils.data as tordata from PIL import Image from tqdm import tqdm import random # 1.1定义函数，加载文件夹的文件名称 # load_data函数， 分为3个步...
【Pytorch神经网络实战案例】28 GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 CASIA-B数据集本例使用的是预处理后的CASIA-B数据集， 数据集下载网址如下。 http：//www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20cH.asp该数据集是一个大规模的、多视角的步态库。其中包括124个人，每个人有11个视角(0，18，36，...，180)，在3种行走条件(普通、穿大衣、携带包裹)下采集。1.1....
【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 RandAugment方法简介RandAugment方法是一种新的数据增强方法，它比自动数据增强（AutO....
【Pytorch神经网络实战案例】24 基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 迁移学习在实际开发中，常会使用迁移学习将预训练模型中的特征提取能力转移到自己的模型中。1.1 迁移学习定义迁移学习指将在一个任务上训练完成的模型进行简单的修改，再用另一个任务的数据继续训练，使之能够完成新的任务。1.1.1 迁移学习举例在ImageNet数据集上训练过的ResNet模型，其任务是进行图片分类，可以对其进行修改使用在目标定位任务上。1.2 迁移学习的分类迁移学习是机器学习的分支....
【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，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，使模型学习已有论文的分类....
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法，该方法比普通Dropout的泛化能力更好，同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失，参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用Muli-sampleDropout方法为图卷积模型缩短训练时间。1.1 Multi-sample....
【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】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
1、掩码模式：是相对于变长的循环序列而言的，如果输入的样本序列长度不同，那么会先对其进行对齐处理（对短序列补0，对长序列截断），再输入模型。这样，模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能，需要以掩码的方式将不需要的零值去掉，并保留非零值进行计算，这就是掩码的作用2、均值模式：正常模式对每个维度的所有序列计算注意力分数，而均值模式对每个维度注意力分数计算平均值。均值模式会平滑处理同一序....
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