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2020年8月20日 #

利用resnet预训练权重，出现“bn1.num_batches_tracked”或者“layer.0.bn1.num_batches_tracked" 的解决办法

摘要： 报错的原因在于Pytorch0.4之后，在BN层后新增加了track_running_stats这个参数。 在调用预训练参数模型是，官方给定的预训练模型是在pytorch0.4之前，因此，调用预训练参数时，需要过滤掉“num_batches_tracked”。 以resnet50为例： 为了加载不同 阅读全文

posted @ 2020-08-20 19:31 RS小生 阅读(3615) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月21日 #

（一）PyQt5基本窗口控件之QMain Window

摘要： 讲解前提——已经在Windows或者Mac系统上安装好PyQt5及其相应的配置 参考书：《PyQt5 快速开发与实战》 （1）基本概念 窗口：指程序的整体界面，可以包含标题栏、菜单栏、工具栏、关闭按钮、最小化按钮、最大化按钮等(可以理解为相当于浏览器的主页) 控件：指按钮、复选框、文本框、表格、进度 阅读全文

posted @ 2020-05-21 23:39 RS小生 阅读(3790) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年5月15日 #

Pytorch下微调网络模型进行图像分类

摘要： 利用ImageNet下的预训练权重采用迁移学习策略，能够实现模型快速训练，提高图像分类性能。下面以vgg和resnet网络模型为例，微调最后的分类层进行分类。 注意，微调只对分类层(也就是全连接层)的参数进行更新，前面的参数需要被冻结。 （1）微调VGG模型进行图像分类（以vgg16为例） impo 阅读全文

posted @ 2020-05-15 00:22 RS小生 阅读(914) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月1日 #

批量更改数据集中图像的文件名

摘要： 数据集的格式如下： 数据集名称(如My_ImageSet）： 类别1 image_1 image_2 ...... 类别2 image_1 image_2 以此类推 批量更改图像文件名的代码如下： # _*_ coding: UTF-8 _*_ # Author: liming import os 阅读全文

posted @ 2020-05-01 00:13 RS小生 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月27日 #

python按设定比例划分训练集和测试集代码

摘要： 在利用深度神经网络模型进行图像分类时，数据集的处理至关重要，为了训练和评价模型的好坏，一般需要将数据集划分为训练集和测试集。 这里以遥感图像场景分类数据集NWPU-RESISC45为例，按照预先设置好的比例，进行训练集和测试集划分，Python代码如下： 1 # *_*coding: utf-8 * 阅读全文

posted @ 2020-02-27 13:31 RS小生 阅读(8742) 评论(3) 推荐(3) 编辑