1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩.这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.这是通过精心的设计实现的,它允许增加网络的深度和宽度,同时保持计算预算不变.为了提高效果,这个网络的架构确定是基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉.其中一个典型的实例用于提交到ILSVRC2014上,我们称之为GoogLeNet,

GoogLeNet GoogLeNet和vgg分别是2014的ImageNet挑战赛的冠亚军.GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VGGNet参数又是AlexNet的3倍,因此在内存或计算资源有限时,GoogleNet是比较好的选择:从模型结果来看,GoogLeNet的性能却更加优越. 之前转过一篇文章,详细描述了GoogLeNet的演化

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it is very data hungry), we perform transfer learning using ResNet-50 pre-trained on ImageNet. We get

1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络.在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率.LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层. import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #方形卷积核和等长的步长 m1=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2) #非长方形卷积核,非等长的步长和边界填充 m

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

1999:SIFT 2001:Cascades 2003:Bag of Words 2005:HOG 2006:SPM/SURF/Region Covariance 2007:PASCAL VOC 2008:DPM/Efficient Subwindow Search 2009:HOG-LBP/ImageNet 2010:Improved FV 2011:Selective Search 2012:DCNN AlexNet 2013:OverFeat 2014:MS COCO/RCNN 2015

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复

torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库. torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/ torchvision主要包括一下几个包: vision.datasets : 几个常用视觉数据集,可以下载和加载,这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类 vision.models : 流行的模型,例如 AlexNet, VGG, ResNet 和 Densenet 以及 与训

为了调用各种经典机器学习模型,今后你不必重复造轮子了. 刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉.自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便. 有多方便? 图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐,无论是ResNet.BERT.GPT.VGG.PGAN还是MobileNet等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用. 厉不厉害! Facebook官方博客表示,PyTorch Hub是一个简易API和工作流程,为复现研究提供了基本构建模块,包含预

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐

PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包.有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist.CIFAR-10.Image-Net 等 torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模型,如 AlexNet.VGG.ResNet.GoogleNet 等 深度学习模型是由数据驱动的,

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络,然后重点介绍 ResNet 的使用,以及 ResNet 的源码. 模型概览 在torchvision.model中,有很多封装好的模型. 可以分类 3 类: 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet go

目录 代码 Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. computer vision and pattern recognition, 2015: 1-9. @article{szegedy2015going, title={Going deeper with convolutions}, author={Szegedy, Christian and Liu, Wei and Jia, Yangqing

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

Inception Module googlenet的Inception Module Idea 1: Use 1x1, 3x3, and 5x5 convolutions in parallel to capture a variety of structures Also add a parallel max pooling path The problem: Computational Expense quickly balloons 理念1:通过用平行的1*1,3*3,5*5的卷积来捕捉

Drawing with GoogLeNet In my previous post, I showed how you can use deep neural networks to generate image examples of the classes it’s been trained to classify. Since we’ve already started using deep neural networks in ways they were never intended