Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept

『TensorFlow』网络操作API_上 『TensorFlow』网络操作API_中 『TensorFlow』网络操作API_下 之前也说过,tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数,调用即可,t 的是类,需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积 tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m

越简单越接近本质. 参考资料 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Abstract & Introduction 论文中有几个关键词: contracting path 收缩路径: expansive path 扩张路径: precise localization 更精确的位置信息: overlap-tile 边界镜像翻转: random elastic deformations 随机弹性形变: inva

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段. 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要. 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高.除此之外,其他细节比如是将整幅图送进网络,还是采用滑动窗口sliding window 每次取图的一部分送进网络这些也会影响测试结果.下面将基于代码进行阐述. 完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pyto

目录 前言 模型结构 生成器 鉴别器 损失函数 实验结果 结语 由于博客园有时候公式显示不出来,建议在https://github.com/FangYang970206/PaperNote/blob/master/GAN/UGATIT.md下载markdown文件,用typora(最强markdown编辑器)打开. 前言 介绍一下最近出的U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Insta

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问

参考文献 莫凡系列课程视频 增强学习入门之Q-Learning 关于增强学习的基本知识可以参考第二个链接,讲的挺有意思的.DQN的东西可以看第一个链接相关视频.课程中实现了Tensorflow和pytorch的示例代码.本文主要是改写成了gluon实现 Q-learning的算法流程 DQN的算法流程 对于DQN的理解: 增强学习中需要学习的东西是Q-table,决策表.而针对于state space空间太大的情形,很难甚至不可能构建这个决策表.而决策表其实就是一种映射 (s,a)->R, 那么

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强

有些地方还没看懂, mark一下 文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容,其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe(在Twitter任职)发表的PixelShuffle<Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effici

配置文件 配置文件yolov3.cfg定义了网络的结构 .... [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=2 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size

前言 Octave Convolution来自于这篇论文<Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution>这篇论文,该论文也被ICCV2019接收. Octave表示的是音阶的八度,而本篇核心思想是通过对数据低频信息减半从而达到加速卷积运算的目的,而两个Octave之间也是声音频率减半[2]. Octave Convolution(后面将以O

Stacked Hourglass Networks(级联漏斗网络) 姿态估计(Pose Estimation)是 CV 领域一个非常重要的方向,而级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果,但是其中的经典思想可以扩展到其他方向,比如目标识别方向,代表网络是 CornerNet(预测目标的左上角和右下角点,再进行组合画框). CNN 之所以有效,是因为它能自动提取出对分类.检测和识别等任务有帮助的特征,并且随着网络层数的增加,所提取的特征逐渐变得抽象.以人脸识别为例,低层卷积网络能够提取出一些

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11486185.html 论文: https://arxiv.org/abs/1603.06937 官方torch代码(没具体看): https://github.com/princeton-vl/pose-hg-demo 第三方pytorch代码(位于models/StackedHourGlass.py): https://github.com/Naman-ntc/Pytorch-Human-Po

上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接 这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t