卷积神经网络 迁移学习 迁移学习前言一、经典的卷积神经网络二、迁移学习的目标三、好处四、步骤五、代码 前言 在深度学习训练的过程中，随着网络层数的提升，我们训练的次数，参数都会提高，训练时间相应就会增加，我们今天来了解迁移学习 一、经典的卷积神经网络 在pytorch官网中，我们可以看到许多经典的卷积神经网络。附官网链接：https://pytorch.org/ 这里简单介绍一下经典的
经典卷积神经网络——resnet resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比 前言 随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优
经典卷积神经网络——VGG16 VGG16前言一、VGG发展历程二、VGG网络模型三、VGG16代码详解1.VGG网络架构2.VGG16网络验证2.读取数据，进行数据增强3.训练模型，测试准确率四、VGG缺点 前言 我们都知道Alexnet是卷积神经网络的开山之作，但是由于卷积核太大，移动步长大，无填充，所以14年提出的VGG网络解决了这一问题 一、VGG发展历程 VGG网络由牛津大学在
卷积神经网络resent网络实践 文章目录 前言一、技术介绍二、实现途径三、总结 前言 上篇文章，讲了经典卷积神经网络-resnet，这篇文章通过resnet网络，做一些具体的事情。 一、技术介绍 总的来说，第一步首先要加载数据集，对数据进行一些处理，第二步，调整学习率一些参数，训练好resnet网络模型，第三步输入图片或者视频通过训练好的模型，得到结果。 二、实现途径 1.加载数
文章目录 前言 一、deeplabV3+ 二、数据准备 三、修改代码 四、开始训练 五、测试 前言 在上一篇主要了解了语义分割，实例分割，全景分割的区别，以及labelme标注的数据进行转换，这边文章主要是通过deeplabV3+ 构建自己的语义分割平台 一、deeplabV3+ 上图所示，是deeplabV3+的主体框架，简单来说就是编码，解码的过
文章目录 一、区别 二、代码演示原图像与mask融合 三、数据处理 一、区别 语义分割：每个像素都打上标签（这个像素是人，树，背景等）语义分割只区分类别，不区分类别中的具体单元 实例分割：不光要区分类别，还要区分类别中的每一个个体 全景分割：相当于语义分割加上实例分割 二、代码演示原图像与mask融合 from PIL impo
文章目录 前言 一、YOLO简介 二、代码下载 三、数据集准备 四、配置文件的修改 1.data下的yaml 2.models下的yaml 3.训练train 五、搭载服务器训练 1.上传数据 2.租服务器 3.pycharm连接服务器 1.添加ssh 2.输入密码 3.配置服务器环境路径跟代码映射路径 4.解压数据 5.开始训练
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