PyTorch深度学习中卷积神经网络(CNN)的讲解及图像处理实战(超详细 附源码)
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构,它作为一种深度神经网络结构,擅长处理图像相关的问题,能够将目标图像降维并提取特征,以进行分类识别等运算二、卷积神经网络核心思想1:局部感知图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性,局部感知正是利用了这一特性,每次只针对图像的局部信息进行感知,得到特征图,而后在更深层次的网络中继续....
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 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集,这是一个标准的室内场景检测数据集,一共有67个室内场景,每类包括80张训练图片和20张测试图片,大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html,在如图1所示的页面中,下载得到这个数据集。■ 图1 MIT67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T....
PyTorch 深度学习实践 GPU版本B站 刘二大人第11讲卷积神经网络(高级篇)GPU版本
第11讲 卷积神经网络(高级篇) GPU版本源代码原理是基于B站 刘二大人 :传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇)这篇基于博主错错莫:传送门 深度学习实践 第11讲博文仅在他的基础上加入了GPU模块,详细原理解释请看他的博文1、Inception Moudelimport torch import torch.nn as nn from torchvision ....
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