手撕VGG卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度，偏色），剪裁送入CNN模型，Softmax，Backprop。测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（....
Pytorch手撕VGG神经网络（CIFAR10数据集）-详细注释-完整代码可直接运行-
import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....
Pytorch手撕Alexnet神经网络（CIFAR10数据集）-详细注释-完整代码可直接运行
import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....
DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)
目录基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成设计思路输出结果核心代码相关文章DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加....
ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程
目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预....
语义分割实验：Unet网络/MSRC2数据集
本实验使用Unet网络对MSRC2数据集进行划分源代码文件和MSRC2数据集获取方式见文末1.数据划分把图片数据从文件夹整理成csv文件，每一行代表其路径class image2csv(object): # 分割训练集 验证集 测试集 # 做成对应的txt def __init__(self, data_root, image_dir, label_dir, slice_...
机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型
使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型下载cifar10数据集代码：import torchvision import torch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Resize(224...
PyTorch学习系列教程：三大神经网络在股票数据集上的实战
DNN、CNN和RNN是深度学习中的三大经典神经网络，分别有各自的适用场景。但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络，本文选择对股票预测这一任务开展实验，其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络，而CNN则可利用一维卷积进行特征提取，RNN则天然适用于序列数据建模。三大神经网络预测效果对比本文行文结构如下：数据集准备DNN模型构建及训练CNN模型构建及训练RNN模型构建及训练对比与小结01 ....
Google Earth Engine——WWF/HydroSHEDS/03DIR水文信息数据集提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。
HydroSHEDS is a mapping product that provides hydrographic information for regional and global-scale applications in a consistent format. It offers a suite of geo-referenced datasets (vector and rast....
上交开源业界首个两阶段物体阴影生成网络，自建数据集DESOBA，入选AAAI 2022
图像合成 (image composition) 是指把一张图片的前景剪切下来，粘贴到另外一张背景图片上，得到一张合成图。广义来讲，把来自不同图片的多个视觉元素嫁接到同一张图片上，都属于图像合成的范畴。图像合成有着广泛的应用场景，比如人像换背景、虚拟社交、艺术创作、自动广告等等。下图展示了得到一张合成图的过程。通过剪切复制得到的合成图可能会有诸多问题，影响合成图的真实程度....
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