摘要：
Kali 操作系统是基于Debian Linux的，用于网络渗透方面。 安装无线网卡驱动编译出现Header文件丢失。无法找到与当前内核相同的头文件。 sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) 自动安装失败，因此需要手动安装 http://http 阅读全文
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最近想跑Swin-transformer，看了下官方代码，要使用到mmcv-segmentation这个库。 但是使用windows自动安装碰到了许多问题，记录下解决方案和步骤。 首先安装好Pytorch和cuda这个不必说。安装好之后安装mmcv 官方给的安装方式是 pip install mmc 阅读全文
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分为两种方式 第一种：通过加载pytorch官方常用的数据集 # dataloader = torch.utils.data.DataLoader( # datasets.MNIST( # "../../data/mnist", # train=True, # download=True, # tr 阅读全文
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1 #region namespace imports 2 using System; 3 using System.Collections; 4 using System.Drawing; 5 using System.IO; 6 using System.Windows.Forms; 7 usi 阅读全文
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pytorch deeplabV3 训练自己的数据集 一、Pytorch官方的demo https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_deeplabv3_resnet101/ 只需要运行里面的代码就可以对示例图片dog进行语义分割。 预训练模型已在Pascal VOC 阅读全文
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根据Pytorch官方的Finetune MaskRcnn并训练自己的多类别数据集。 一、Pytorch官方的MaskRCNN Finetune是根据行人数据集进行二分类（背景/行人）的实力分割 具体路径可以查看https://pytorch.org/tutorials/intermediate/t 阅读全文
摘要：
一、ResNet网络结构 1.1ResNet特点 深层网络结构 残差模块 Batch Normalization加速训练 使一批feature map满足均值为0，方差为1的分布。 ResNet解决了网络层数增加带来的梯度消失，梯度爆炸和梯度退化问题。 1.2网络结构 residua block的虚 阅读全文
摘要：
一。GoogLeNet网络结构 1.特点： 采用inspection结构和2个辅助的分类器。inspection结构是并行结构。加入了1x1的卷积核来实现降维，能够减少训练参数。 2.网络结构 3.Inspection结构 4.参数列表 二。训练代码 model.py 1 import torch. 阅读全文
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一。网络结构和参数 特点：堆叠多个小尺寸的卷积核来做到和大卷积核一样的感受野。减少网络参数的同时加深了网络深度。 二。模型定义和训练代码 model.py 1 import torch.nn as nn 2 import torch 3 4 5 class VGG(nn.Module): 6 def 阅读全文
摘要：
一。AlexNet网络结构和参数 二。训练部分 model.py 1 import torch.nn as nn 2 import torch 3 4 5 class AlexNet(nn.Module): 6 def __init__(self, num_classes=1000, init_we 阅读全文