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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 - 基于PyTorch + 類似ResNet的單目標(biāo)檢測(cè)

2年前作者：坐望云起分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 - 基于PyTorch + 類似ResNet的單目標(biāo)檢測(cè)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

一、獲取并了解數(shù)據(jù)

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Baidu Research Open-Access Dataset - DownloadDownload Baidu Research Open-Access Datasethttps://ai.baidu.com/broad/download

? ? ? ? 這里也提供了百度網(wǎng)盤下載地址

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1IjCWUD2r02lO6aX36UloQg?pwd=d6pr?
提取碼：d6pr?

????????下載數(shù)據(jù)并解壓后，您應(yīng)該有一個(gè)文件夾Training40文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-651491.html

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【AI】《動(dòng)手學(xué)-深度學(xué)習(xí)-PyTorch版》筆記（十九）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GoogLeNet、ResNet、DenseNet）
發(fā)布時(shí)間：2014年 GoogLeNet的貢獻(xiàn)是如何選擇合適大小的卷積核，并將不同大小的卷積核組合使用。之前介紹的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是串行的，GoogLeNet使用并行的網(wǎng)絡(luò)塊，稱為“Inception塊” “Inception塊”前后進(jìn)化了四次，論文鏈接： [1]https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf [2]https://arxiv.org/pdf/150
2024年02月12日
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深度學(xué)習(xí)pytorch實(shí)戰(zhàn)五：基于ResNet34遷移學(xué)習(xí)的方法圖像分類篇自建花數(shù)據(jù)集圖像分類（5類）超詳細(xì)代碼
1.數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介 2.模型相關(guān)知識(shí) 3.split_data.py——訓(xùn)練集與測(cè)試集劃分 4.model.py——定義ResNet34網(wǎng)絡(luò)模型 5.train.py——加載數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練，訓(xùn)練集計(jì)算損失值loss，測(cè)試集計(jì)算accuracy，保存訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 6.predict.py——利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后，用自己找的圖像進(jìn)行分類測(cè)試 1.自建
2024年02月09日
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Python基于深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)垃圾分類垃圾識(shí)別系統(tǒng)(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)
文章目錄 1 前言+ 2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）詳解+ 2.1 CNN架構(gòu)概述+ 2.1.1 卷積層+ 2.1.2 池化層+ 2.1.3 全連接層 2.2 CNN訓(xùn)練過程+ 2.3 CNN在垃圾圖片分類中的應(yīng)用 3 代碼詳解+ 3.1 導(dǎo)入必要的庫+ 3.2 加載數(shù)據(jù)集+ 3.3 可視化隨機(jī)樣本+ 3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理與生成器+ 3.5 構(gòu)建、編譯和訓(xùn)練CNN模型+ 3.5.
2024年02月04日
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【3D目標(biāo)檢測(cè)】基于偽雷達(dá)點(diǎn)云的單目３Ｄ目標(biāo)檢測(cè)方法研宄
本文是基于單目圖像的3D目標(biāo)檢測(cè)方法，是西安電子科技大學(xué)的郭鑫宇學(xué)長(zhǎng)的碩士學(xué)位論文。【2021】【單目圖像的3D目標(biāo)檢測(cè)方法研究】研究的問題：如何提高偽點(diǎn)云的質(zhì)量偽點(diǎn)云體系中如何提高基于點(diǎn)云的檢測(cè)算法的效果提出的方法：一種基于置信度的偽點(diǎn)云采樣方法
2024年02月06日
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基于YOLOV8模型的農(nóng)作機(jī)器和行人目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）
摘要：基于YOLOV8模型的農(nóng)作機(jī)器和行人目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)可用于日常生活中檢測(cè)與定位農(nóng)作機(jī)和行人目標(biāo)，利用深度學(xué)習(xí)算法可實(shí)現(xiàn)圖片、視頻、攝像頭等方式的目標(biāo)檢測(cè)，另外本系統(tǒng)還支持圖片、視頻等格式的結(jié)果可視化與結(jié)果導(dǎo)出。本系統(tǒng)采用YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，
2024年02月10日
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人工智能學(xué)習(xí)07--pytorch14--ResNet網(wǎng)絡(luò)/BN/遷移學(xué)習(xí)詳解+pytorch搭建
亮點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特別深（突變點(diǎn)是因?yàn)閷W(xué)習(xí)率除0.1？）梯度消失：假設(shè)每一層的誤差梯度是一個(gè)小于1的數(shù)，則在反向傳播過程中，每向前傳播一層，都要乘以一個(gè)小于1的誤差梯度。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)越來越深的時(shí)候，相乘的這些小于1的系數(shù)越多，就越趨近于0，這樣梯度就會(huì)越來越小
2023年04月11日
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基于PyTorch深度學(xué)習(xí)遙感影像地物分類與目標(biāo)檢測(cè)、分割及遙感影像問題深度學(xué)習(xí)優(yōu)化
我國高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)已全面啟動(dòng)，高空間、高光譜、高時(shí)間分辨率和寬地面覆蓋于一體的全球天空地一體化立體對(duì)地觀測(cè)網(wǎng)逐步形成，將成為保障國家安全的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源。未來10年全球每天獲取的觀測(cè)數(shù)據(jù)將超過10PB，遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代已然來臨。隨著小
2024年02月11日
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深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(六)-基于Faster rcnn pytorch的遙感圖像檢測(cè)
代碼：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 使用RSOD遙感數(shù)據(jù)集，VOC的數(shù)據(jù)格式如下： RSOD是一個(gè)開放的目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，用于遙感圖像中的目標(biāo)檢測(cè)。數(shù)據(jù)集包含飛機(jī)，油箱，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和立交橋，以PASCAL VOC數(shù)據(jù)集的格式進(jìn)行標(biāo)注。數(shù)據(jù)集包括4個(gè)文件夾，每個(gè)文件夾
2024年02月06日
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 - YOLO-NAS 最高效的目標(biāo)檢測(cè)算法之一
????????YOLO（You Only Look Once）是一種對(duì)象檢測(cè)算法，它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來實(shí)時(shí)檢測(cè)和分類對(duì)象。該算法首次在 2016 年由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 發(fā)表的論文《You Only Look Once: Unified, Real-Time ObjectDetection》中被引入。 ?
2024年02月14日
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 - PyTorch Image Models圖像模型概覽 (timm)
????????PyTorch Image Models (timm)是一個(gè)用于最先進(jìn)的圖像分類的庫，包含圖像模型、優(yōu)化器、調(diào)度器、增強(qiáng)等的集合；是比較熱門的論文及代碼庫。 ????????雖然越來越多的低代碼和無代碼解決方案可以輕松開始將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺問題，但我們經(jīng)常與希望尋求
2024年02月12日
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