首先是数据集 其中有三个文件包: Annotations：xml格式，包含图片名称，图片尺寸及通道数，图片中的object类别及边界（左上右下四个点） JPEGimages：ipg格式，所有的图片一起，训练集和测试集（按序号命名） imageSets：4个txt文件，训练验证集，训练集，验证集，和测
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2019-10-11 15:56:00
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RCNN训练流程1、用标注图片有监督预训练CNN网络迁移学习，可解决标注框不多，训练样本少的问题2、selective search提取候选框(region proposal)先根据纹理、色彩、直方图等特征将图片划分出不同的区域，分别计算这n个区域的两两相似度，再将相似度最大的两个区域合并，去掉合并的两个区域，重新计算两两相似度，再合并，直到只剩一个区域，最初划分的区域并上这个过程中产生的所有区域
1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。3. 对原始样本图像进行旋转和成像效果变换增广这一步得写代码。目前广泛使用的正框样本库，旋转之后范围框更加不准，没得意义。如果自己要做样本记得一定要用倾斜范围框去
文章目录前言一、环境搭建1. Requirements2. anaconda创建环境安装PaddlePaddle验证PaddlePaddle安装PaddleDetection二、训练过程1.数据集准备2.修改配置文件3.生成自适应的anchor（可选）4.训练5.评估6.推理7.日志总结 前言记录使用PP-YOLOv2训练自己的数据集的过程。详细安装文档可参考官方文档。官方文档写的十分详细，包括
训练train.pytest.py按照验证的写法即可 模型使用的是之前的cifar10_seq模型步骤如下：设置使用的设备（cuda、mps）创建数据集（数据集自定义参照dataset一文）加载数据集创建网络并放到设备上、损失函数、优化器以及其相关参数、冻结权重等其他操作（如tensorboard）设定整个迭代次数，训练，验证训练过程：设置训练模式得到数据与标签，放到要使用的设备得到预测结果，计算
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2023-06-16 10:10:10
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1.tensorflow的运行流程构造模型和训练。 在构造模型阶段，我们需要构建一个图(Graph)来描述我们的模型。所谓图，也可以理解为流程图，就是将数据的输入->中间处理->输出的过程表示出来，就像下面这样。
如何构建抽象的模型呢？这里就要提到tensorflow中的几个概念:Tensor,Variable,placeholder,而在训练阶段，则需要介绍S
svm是专门用于二分类问题的办法之一，由于mnist有10类，因此我们需要制定一个多分类的方案。常用的方案有：1.“一对其他“：把y=i看成一类，其余看成一类,这样一来我们需要训练10组svm,每次都需要训练全部样例，将未知x向量带入取结果最大的对应的类别作为结果类别2.“一对一”：任选两类做训练，这样一来我们需要训练45个svm，每次需要训练少量样例，将未知x向量带入取票数最多的类别作为结果类别
目录RCNN背景：原理：缺点：端到端的Fast RCNN背景：原理：缺点：走向实时：Faster RCNN (two-stage)背景：原理：RPN详解：Anchor的理解：RPN的真值和预测值：RPN卷积网络:RPN真值的求取：损失函数：NMS与生成Proposal：筛选Proposal得到ROl：ROl Pooling层：相关主干代码：RCNN背景：RCNN全称为Regions with CN
简介通过深度学习技术搭建残差网络，使用 CompsCars数据集进行车型识别模型的训练，并将训练好的模型移植到了Android端，实现了通过手机扫一扫的方式进行汽车车型识别的功能。项目涉及到的技术点较多，需要开发者有一定的技术功底。如：python语言的使用、深度学习框架pytorch的使用、爬虫脚本的理解、Java语言的使用、Android平台架构的理解等等。虽然属于跨语言开发，但是要求并不高
PART 1
这个性质被叫做共轭性。共轭先验使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同，因此使得贝叶斯分析得到了极⼤的简化。
V:文档集中不重复的词汇的数目
语料库共有m篇文档，；对于文档，由个词汇组成，可重复；是第m个文档中的第n个词。:文档集中文档的总数:第m个文档中包含的词汇总数:文档m中第n个词在词典中的序号，属于1到V:文档m第n个词汇的主题标号，属于1到k:第k个主题的词汇分
#神经网络模型训练过程 通过学习前面几个例子，我们可以总结一下神经网络的典型训练过程如下：第一步：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络 第二步：迭代输入数据集 第三步：通过网络处理输入 第四步：计算损失(loss) 第五步：反向传播网络的参数 第六步：更新网络的参数，通常使用一个简单的更新规则：weight = weight - learning_rate * gradient#使用PyTo
1.src/darknet.c/main()通过解析train.sh中的批处理指令，遇到detector进入run_detector函数。else if (0 == strcmp(argv[1], "detector")){ run_detector(argc
原创
2021-08-26 13:45:46
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先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
# PyTorch 模型训练过程指南
在机器学习和深度学习中，模型训练是非常重要的一步。在这篇文章中，我将带您了解如何使用 PyTorch 进行模型训练。我们将详细介绍每一个步骤，确保您能够理解并独立实现完整的训练过程。
## 流程概览
下面是 PyTorch 模型训练的基本流程图：
```mermaid
journey
title PyTorch 模型训练过程
secti
该文是目标检测领域的里程碑论文，是fast-rcnn、faster-rcnn等系列的基础。它首次用深度学习CNN的方式进行目标检测的尝试。取得了性能、准确度均大幅高于传统提取特征方式的结果。一.算法模块1.Region Proposals区域推荐在目标检测时，为了定位到目标的具体位置，通常会把图像分成许多子块，然后把子块作为输入，送到目标识别的模型中。分子块的最直接方法叫滑动窗口法（S
神经网络训练过程可以分为三个步骤1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法神经网络的结构神经元神经元是构成神经网络的最小单位，神经元结构如下：一个神经元有多个输入和一个输出，每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入。如图所示的简单神经元的所有输出即是所有神经元输入的加权和，不同输入
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2023-09-26 21:20:22
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1. 训练模型时的注意事项（1）通常我们会将超参数的设置放在一起，使代码更加直观且方便修改：BATCH_SIZE = 64
LEARNING_RATE = 0.01
EPOCH = 10（2）我们在每一轮 epoch 中会先对训练集进行训练，然后使用测试集进行正确率的测试，因此一般我们会记录总共训练的次数 total_train_step 以及总共测试的次数 total_test_step，方便后
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2023-08-08 09:19:50
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参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects1. 训练前（1）在.cfg文件中设置flag random=1，它将通过不同分辨率来训练yolo以提高精度。（2）提高.cfg文件中网络的分辨率，（例如height = 608，width = 608或者任意32的倍数），这样可以提高精
前文（创建数据集）打开之前下载的ssd-pytorch源代码，进行修改，下图是在VScode中的文件夹目录结构：部分细节可能不一样，训练测试之后就会生成了。修改部分1.读取自己的数据集之前下载的预训练模型vgg16_reducedfc.pth要放在对应的文件夹下。 在config.py中# config.py
import os.path
# gets home dir cross platfo
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2023-09-04 19:32:22
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1.数据集的准备（官方Data–CIFAR10为例），主要包括两部分：train_data、test_data：import 需要的包，小技巧：开始不知道用哪些包可以先不引用，输入命令后未引用的包下面会有红线警告，鼠标点击一下，然后 alt+enter会显示 需要引用的选项，选择即可。train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root= r'D:\trai
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2023-07-24 07:58:40
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