【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】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】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】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容
1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领....
【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】19 神经网络实现估计互信息的功能
1 案例说明（实现MINE正方法的功能）定义两组具有不同分布的模拟数据，使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息2 代码编写2.1 代码实战：准备样本数据import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from tqdm import tqdm import....
【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片
图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分，其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取，即最大化深度互信息（DeepInfoMax，DIM）方法。1 最大深度互信信息模型DIM简介在DIM模型中，结合了自编码和对抗神经网络，损失函数使用了MINE与f-GAN方法的结合。在此之上，DM模型又从全局损失、局部损失和先验损失3个损失出发进行训练。1.1 DIM模型原理....
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