目标检测笔记(五)：详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
❤️ ❣️ ❤️ ❣️ 为什么要解析特征层 在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习网络的训练过程中，对每一层特征层进行可视化和保存，可以帮助研究者更全面地了解网络内部的运作情况，并通过可视化结果的更新来调...
目标检测笔记(一)：不同模型的网络架构介绍和代码
ShuffleNetv2 1、当输入进来的图片为224,224,3的时候，会经过一次卷积压缩+一次最大池化，此时网络的shape由224,224,3->112,112,24->56,56,24。 2、经过一次右边的ShuffleNet模块后进行三次左边的ShuffleNet模块。此时网络的shape由56,56,24->28,28,116。 3、经过一次右边的Shuf...
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