文章 2024-10-18 来自:开发者社区

目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况

❤️ ❣️ ❤️ ❣️ 为什么要解析特征层 在深度学习中,特征层是指神经网络中的一组层,在输入数据经过前几层后,将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此,在深度学习网络的训练过程中,对每一层特征层进行可视化和保存,可以帮助研究者更全面地了解网络内部的运作情况,并通过可视化结果的更新来调...

目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
文章 2024-10-18 来自:开发者社区

目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码

ShuffleNetv2 1、当输入进来的图片为224,224,3的时候,会经过一次卷积压缩+一次最大池化,此时网络的shape由224,224,3->112,112,24->56,56,24。 2、经过一次右边的ShuffleNet模块后进行三次左边的ShuffleNet模块。此时网络的shape由56,56,24->28,28,116。 3、经过一次右边的Shuf...

目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
文章 2024-10-18 来自:开发者社区

目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤

导入模块 # 首先当然肯定要导入torch和torchvision,至于第三个是用于进行数据预处理的模块 import torch import argparse import torchvision import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 导入torch.potim模块 import matplotlib.pyplot as ...

目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN :实时目标检测的创新型特征金字塔网络

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在文章中,我们介绍了一种快速且准确的目标检测方法,称为DAMO-YOLO,其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩...

【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN :实时目标检测的创新型特征金字塔网络
文章 2024-06-20 来自:开发者社区

没有公式,不要代码,让你理解 RCNN:目标检测中的区域卷积神经网络

⭐️ 导言 在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,它涉及识别图像中感兴趣的物体,并定位它们的位置。而RCNN(Region-based Convolutional Neural Network)是一种经典的目标检测算法,它以区域为基础进行检测,通过卷积神经网络来实现目标分类和定位。本文将探讨RCNN的原理,包括其核心思想、结构组成和工作流程,帮助读者更好地理解这一算法。 ⭐️...

没有公式,不要代码,让你理解 RCNN:目标检测中的区域卷积神经网络
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-2

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1 https://developer.aliyun.com/article/1446504?spm=a2c6h.13148508.setting.30.68a34f0e3ZrSNI C、MobileNetv3Small-YOLOv5 ...

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-2
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1

YOLOv5改进点 2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shuff...

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1
文章 2024-01-11 来自:开发者社区

CV目标检测 Task02: 练死劲儿-网络设计 打卡笔记

蓝色部分为记录的笔记由于目标检测网络原理的复杂性,在正式的跑训练脚本愉快炼丹前,还有很多枯燥的概念需要学习。塔们说,这是练死劲儿,不好用,我说这个好用,这叫基本功,炼丹师讲究的就是基本功。因此在task2中,我们需要学习两块原理性的内容:锚框 和 目标检测的网络结构设计分别对应《动手学CV-Pytorch》的3.3和3.4两节:锚框.模型结构.学习任务:了解锚框的概念及作用学习锚框的生成代码学习....

CV目标检测 Task02: 练死劲儿-网络设计 打卡笔记
文章 2024-01-04 来自:开发者社区

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络

【论文原文】:超网络体系下的目标优选模型获取地址:https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD65GA12tdKgW-bKuGOqLNnh5eAZmICm_nEqVchmXPgpCWVyRu121rInT&uniplatform=NZKPT博主关键词: 目标检....

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络
文章 2024-01-04 来自:开发者社区

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络

【论文原文】:Weakly Supervised Rotation-Invariant Aerial Object Detection Network获取地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9880297博主关键词: 目标检测,弱监督学习摘要:弱监督航空目标检测(weakly supervised object detection,WOSD)是一个值得....

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络

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