【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文详细介绍MTCNN——多任务级联卷积神经网络的结构，并通过PyTorch实例说明MTCNN在人脸识别上的应用。 MTCNN的全称是Multi-Tas...
【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于Ross Girshick在2015年发表的论文Fast R-CNN 讲解在Fast R-CNN中的RoI池化的作用及原理。 1. ROI池化的提出背景 在目...
【PyTorch实战演练】基于全连接网络构建RNN并生成人名
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于PyTorch中的全连接模块 nn.Linear() 构建RNN，并使用人名数据训练RNN，最后使用RNN生成人名。 1. RNN简介 循环神经网络（Recurrent...
【PyTorch实战演练】基于AlexNet的预训练模型介绍
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于AlexNet的训练实例说明PyTorch框架中预训练模型的作用和使用方法。 如果对AlexNet不太熟悉，建议先看下【PyTorch实战演练】AlexNe...
【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文的写作目的主要有以下3点： 介绍经典卷积神经元网络——AlexNet； 基于AlexNet进行改造，使用PyTorch进行编码； 使用批量训练的方法...
【PyTorch实战演练】自调整学习率实例应用（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文介绍深度学习训练中经常能使用到的实用技巧——自调整学习率，并基于PyTorch框架通过实例进行使用，最后对比同样条件下以自调整学习率和固定学习率在模型训练上的表现。 ...
【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文是基于PyTorch框架使用LeNet5网络实现图像分类的实战演练，训练的数据集采用Cifar10，旨在通过实操强化对深度学习尤其是卷积神经元网络的理解。 本文是一个完整的保姆...
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