ResNet網絡的訓練和預測 簡介 Introduction 圖像分類與CNN 圖像分類 是指將圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標區分開來的圖像處理方法，是計算機視覺中其他任務，比如目標檢測、語義分割、人臉識別等高層視覺任務的基礎。 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽 ...

一個多分支輸出網絡（一個Encoder，多個Decoder） 我們期望每個分支的損失L_i分別對各自的參數進行優化，而共享參數部分采用各分支損失之和Sum（L_i）進行優化。 在pytorch中是默認支持這種操作的，也就是我們可以分別計算出各分支的loss，然后直接把他們相加即可。（參考 ...

本文目的：展示基於PyTorch，如何利用孿生網絡進行人臉驗證的過程。 1 孿生網絡（Siamese Network） 孿生網絡主要用來衡量兩個輸入的相似程度。孿生神經網絡有兩個輸入（Input1 and Input2）,將兩個輸入feed進入兩個神經網絡（Network1 ...

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...

PyTorch-網絡的創建，預訓練模型的加載 本文是PyTorch使用過程中的的一些總結，有以下內容： 構建網絡模型的方法 網絡層的遍歷 各層參數的遍歷 模型的保存與加載 從預訓練模型為網絡參數賦值 主要 ...

在net.py里面構造網絡，網絡的結構為輸入為28*28,第一層隱藏層的輸出為300, 第二層輸出的輸出為100, 最后一層的輸出層為10, net.py main.py 進行網絡的訓練 ...

分成兩種情況，一種是公開的訓練好的模型，下載后可以使用的，一類是自己訓練的模型，需要保存下來，以備今后使用。 如果是第一種情況，則參考 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 使用的是Application ...

主題列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, ...