pytorch实战卷积的相关内容

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...

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 2023-10-13 来自：开发者社区

PyTorch应用实战一：实现卷积操作

实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.00.卷积定义卷积操作是指两个函数f和g之间的一种数学运算，它在信号处理、图像处理、机器学习等领域中广泛应用。在离散情况下，卷积操作可以表示为：其中，f ff和g gg是离散函数，∗ *∗表示卷积操作，n nn是离散的变量。卷积操作可以看作是将函数g gg沿着....

文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【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....

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....

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....

文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）

1 载入图片并显示import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import torch import torchvision.transforms as transforms import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" ### 1 载入图片并显示 my....

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....

文章 2023-03-17 来自：开发者社区

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....

文章 2023-02-09 来自：开发者社区

PyTorch实战 | 使用卷积神经网络对CIFAR10图片进行分类（附源码）

最近一直在分享机器学习算法原理的讲解文章，实战内容一直在托更，今天以CIFAR10图片分类作为CNN的实战练习项目。以下从网络的定义、训练到测试，全面清晰地给出操作步骤，供大家学习参考。01神经网络如下所示为一个基本的卷积神经网络的模型，将图像输入之后经过卷积操作提取特征，再经过降采样操作后输出到下一层。经过多次多个卷积、池化层之后结果输出到全连接层，经过全连接映射到最终结果。一个神经网络的典型....

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更新时间 2024-06-16 10:44:31

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