随笔分类 - 深度学习
摘要：pytorch 转onnx 首先加载pytorch模型 # load model import torch def load_model(ckpt) # build model model = build_model() # depending on your own model build fun
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摘要：主要介绍VGG， ResNet， ResNeXt, DenseNet, SENet这四种网络 VGG 该论文主要论证了网络深度对图片识别任务精度的影响。VGG网络的主要贡献在于提出用连续的3X3的conv代替5X5以及7X7等更加大的filters，进而提升网络的深度。因为进行两次3X3filter
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摘要：制作数据集 这里用的是text-render制作的数据集， 这个开源项目可以制作包含中英文字符的数据，但是这里我们想要制作包含希腊字母的数据，项目本身不支持希腊字母，因此首先需要下载支持希腊字母的字体，我下载的是Gentium和arial-unicode-ms，下载完之后还需要制作一个包含要生成希腊
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摘要：词袋模型是一种表征文本数据的方法,可以从文本数据中提取出特征并用向量表示.词袋模型主要包括两件事 构建词汇表 确定度量单词出现的方法 词袋模型不考虑单词在文本中出现的顺序,只考虑单词是否出现. 具体以"双城记"开头为例 收集数据 It was the best of times, it was th
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摘要：在finetune Chinese GPT2的时候遇到如上错误，错误原因index越界，原始代码中给定的输入长度是1024，但是我使用模型可接受的输入长度是512，把输入长度都改为512，错误解决
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摘要：具体安装过程详见https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/INSTALL.md 在安装完成mmdetection后运行test文件报错Segmentation fault(core dumped)，查询后发现是由于gcc版本
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摘要：根据前面几篇文章我们可以知道，当我们为模型泛化性能选择评估指标时，要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average，Macro Average，Weighted Average．这三者常用于多分类任务，他们的计算方法有细微的差别，因此在各自表示的含义和适用场景上也
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摘要：笔者的毕设是做人脸图像的补全，开始使用经典的变分自编码器模型，能达到比较好的补全效果．后来看到BIGGAN的论文，里边他们使用了self attention提高图片生成的效果，查阅了相关资料后也在模型中加入了自注意力层，确实对补全后的图像有了显著的提升．当然了BIGGAN生成的图片能达到以假乱真的地
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摘要：博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端， 并在终端下依次输入以下命
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摘要：This blog is to explain how to install Tensorflow object detection API in Anaconda in Windows 10 as well as how to train train a convolution neural ne
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摘要：最近在做与图像降噪有关的毕设，老师让看与denosing network 有关的论文， 从最普通的神经网络， 到卷积神经网络，残差神经网络， 再到DnCNN，把这些网络的结构， 降噪原理总结如下 1）MLP （multi layer perceptron）： 结构 : 多层感知机实际上是一个非线性函
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