【从零开始学习深度学习】47. Pytorch图片样式迁移实战：将一张图片样式迁移至另一张图片，创作自己喜欢风格的图片【含完整源码】
本文将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。下图中的内容图像为雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了....
【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】
本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。如下图所示，微调由以下4步构成。 在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...
使用PyTorch构建卷积GAN源码（详细步骤讲解+注释版） 02人脸图片生成下
阅读提示：本篇文章的代码为在普通GAN代码上实现人脸图片生成的修改，文章内容仅包含修改内容，全部代码讲解需结合下面的文章阅读。相关资料链接为：使用PyTorch构建GAN生成对抗本次训练代码使用了本地GPU计算。文章的上篇讲解了数据集class和鉴别器class，下面将会继续建立生成器class，并完成鉴别器与生成器的对抗。1 转置卷积生成器的结构应与鉴别器相逆，因此生成器不再使用卷积操作，而是....
使用PyTorch构建卷积GAN源码（详细步骤讲解+注释版） 02人脸图片生成 上
阅读提示：本篇文章的代码为在普通GAN代码上实现人脸图片生成的修改，文章内容仅包含修改内容，全部代码讲解需结合下面的文章阅读。相关资料链接为：使用PyTorch构建GAN生成对抗本次训练代码使用了本地GPU计算。1 CelebADataset类的修改原则上这一类不需要修改，但为了提升模型运行速度，可以对图片周边适当裁剪，保留五官等重要内容。# 设置裁剪功能（辅助函数） def crop_cent....
【Pytorch神经网络理论篇】 33 基于图片内容处理的机器视觉：目标检测+图片分割+非极大值抑制+Mask R-CNN模型
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】23 使用ImagNet的预训练模型识别图片内容
1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领....
【Pytorch神经网络理论篇】 31 图片分类模型：ResNet模型+DenseNet模型+EffcientNet模型
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络理论篇】 30 图片分类模型：Inception模型
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】18 最大化深度互信信息模型DIM实现搜索最相关与最不相关的图片
图片搜索器分为图片的特征提取和匹配两部分，其中图片的特征提取是关键。将使用一种基于无监督模型的提取特征的方法实现特征提取，即最大化深度互信息（DeepInfoMax，DIM）方法。1 最大深度互信信息模型DIM简介在DIM模型中，结合了自编码和对抗神经网络，损失函数使用了MINE与f-GAN方法的结合。在此之上，DM模型又从全局损失、局部损失和先验损失3个损失出发进行训练。1.1 DIM模型原理....
【Pytorch神经网络实战案例】12 利用注意力机制的神经网络实现对FashionMNIST数据集图片的分类
1、掩码模式：是相对于变长的循环序列而言的，如果输入的样本序列长度不同，那么会先对其进行对齐处理（对短序列补0，对长序列截断），再输入模型。这样，模型中的部分样本中就会有大量的零值。为了提升运算性能，需要以掩码的方式将不需要的零值去掉，并保留非零值进行计算，这就是掩码的作用2、均值模式：正常模式对每个维度的所有序列计算注意力分数，而均值模式对每个维度注意力分数计算平均值。均值模式会平滑处理同一序....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
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