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动手实现深度学习(13)池化层的实现

10.1 池化层的运算 传送门: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 池化层的forward Pool分为三类 mean-pool, max-pool和min-pool, 本章只讨论max-pool 以下是forwad的运算: https://bl

动手实现深度学习(12): 卷积层的实现

9.1 卷积层的运算 传送门: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 卷积的forward 卷积的计算过程网上的资料已经做够好了,没必要自己再写一遍。只把资料搬运到这里: http://deeplearning

信息安全机制有哪些

前言 关于近期学习,为了更好强化知识巩固。 全面概括知识重点。 做好笔记,以便后续查找。 安全信息概括特性 完整性 保密性 可用性 不可否认性 可控性 信息安全防护维度 物理安全:各种设备/主机、机房环境 系统安全:主机或设备的操作系统 应用安全:各种网络服务、应用程序

Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation

Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后,应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进

6.model

   简易神经网络   conv2图片卷积层   stride可以设置横向和纵向各走几步。    通道数是1,batch的大小为1,数据维度是5*5                  kernel的值训练过程中会不断调整  

小熊飞桨练习册-05水果数据集

小熊飞桨练习册-05水果数据集 简介 小熊飞桨练习册-05水果数据集,本项目开发和测试均在 Ubuntu 20.04 系统下进行。 项目最新代码查看主页:小熊飞桨练习册 百度飞桨 AI Studio 主页:小熊飞桨练习册-05水果数据集 Ubuntu 系统安装 CUDA 参考:Ubuntu 百度飞桨和 CUDA 的安装 文件说明

【翻译笔记】上下文切换代价量化笔记

【原文】 https://www.usenix.org/legacy/events/expcs07/papers/2-li.pdf 1)介绍 上下文切换的代价 直接代价:进程寄存器的保存和恢复,os的线程调度,tlb的加载,processor的pipline刷新 cache影响代价:不同的负载下,不同的内存访问模型导致cache miss代价 2)衡量方法 直接代价量化方法 2个

ResNet详解与实现

1、前言 ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构,该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军,而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解,详细解释了ResNet34、ResNet5

里程碑的残差结构|ResNet(三)

开局一张图,首先抛出resnet18的网络架构(完整版放在文章最下方) 下面,再配合pytorch官方代码,解析一下resnet18。以resnet18为切入点,由浅入深,理解resnet架构 源码解析 demo import torch import torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18() input = torch.ran

目标检测算法-----YOLOv1解读

相信学算法的同学们在刚入门目标检测的时候,都会学到YOLOV1算法,毕竟它是YOLO算法的开端,当然为了做笔记,自己也就直接在这个博客上面进行,供大家一起参考学习。下面我直接根据YOLOv1算法的实现所需要的知识大致分享一下: 我们首先对YOLOv1有一个大致的了解,那就是如下图,输入一张图片或

Pytorch学习记录(六)预训练模型的使用和修改

预训练模型的使用和修改 使用预训练模型 导入models from torchvision import models 用法(调用得到的模型可以是没有预训练的,也可以是预训练的,两者都有完整的网络结构) resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) printf(resnet18) ResNet( (conv1): Conv2d(3, 64, kern

PyTorch中FLOPs计算问题

       最近看了很多关于FLOPs计算的实现方法,也自己尝试了一些方法,发现最好用的还是PyTorch中的thop库(代码如下): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = 模型的名字().to(device) inputs = torch.randn(1,3,512,1024)   ####(360,

神经网络基本骨架、结构的使用

目录 神经骨架的使用 基本神经结构的使用 神经骨架的使用         首先我们进官网进行相关信息的查询: container(相当于一个骨架)之中有六个模块,最常用的是module模块,因为对所有神经网络提供了一个最基本的类。         根据module的介绍,我们知道自己创建的mo

残差加se块pytorch实现

class Residual(nn.Module):     def __init__(self,in_channels,out_channels,use_1x1conv=False,stride=1):         super(Residual,self).__init__()         self.conv1=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1,stride=stride)        

1.15

卷积神经网络主要包括卷积、池化、全连接三个步骤 卷积可以认为是特征的提取,池化就是吧卷积后的结果大而化之,变小,之后再进行卷积、池化、。。。。卷积、池化,全连接 池化引入了平移不变性,减少参数量,防止过拟合   关于卷积和的计算公式,其中stride是步长       

GCTNet 用于视觉识别的门控信道变换注意力机制

Gated Channel Transformation for Visual Recognition (GCT) 本文是复现的百度&Syndney投于CVPR2020的一篇关于Attention文章。它提出了一种通用且轻量型变化单元,该单元结合了归一化方法和注意力机制,易于分析通道之间的相互关系(竞争or协作)同时便于与网络本身参数联合训练

CvT: 如何将卷积的优势融入Transformer

【GiantPandaCV导语】与之前BoTNet不同,CvT虽然题目中有卷积的字样,但是实际总体来说依然是以Transformer Block为主的,在Token的处理方面引入了卷积,从而为模型带来的局部性。最终CvT最高拿下了87.7%的Top1准确率。 引言 CvT架构的Motivation也是将局部性引入Vision Transformer架构

Anchor Free系列模型10

2021SC@SDUSC CenterNet之loss计算代码解析 网络输出 # heatmap 输出的tensor的通道个数是80,每个通道代表对应类别的heatmap (hm): Sequential( (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace) (2): Conv2d(64, 80, kernel_siz

深度学习02:CNN

1 CNN的结构 1.1 卷积层   由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长,以及padding是“valid”还是“same”。当然,还包括选择什么激活函数。 1.1.1 padding 填白 每次卷积前,先给图片周围都补一圈空白,让卷积之后图片跟原来一样大,同时

Pytorch学习-task7:Pytorch池化层和归一化层

Pytorch学习-task7:Pytorch池化层和归一化层 torch.nn中提供的Pooling Layers池化层1. MaxPool 最大池化操作2. MaxUnpool - MaxPool1d计算部分反转?3. AvgPool 练习归一化层 参考链接1: 参考链接2: 参考链接3: torch.nn中提供的Pooling Layers 池化层 1. MaxPool 最大

用pytorch实现卷积神经网络RESNET的CIFAR10分类问题

上回讲到Lenet5的分类问题。 用pytorch实现卷积神经网络Lenet5的CIFAR10分类问题 今天讲一下 一个非常简单的RESNET,总共十层,包括一个卷积层,四个blog(每个blog两个卷积层),一个全连接层。blog的基本单元如图所示 每个blog有一个短接x最后和F(x) 相加。 以下是blog块的定义 import

【无标题】3DCNN在高光谱数据中的运算过程,以nn.Conv3D为例

3DCNN在高光谱数据中的运算过程,以nn.Conv3D为例 高光谱图像介绍直接上代码粘贴一下计算公式 高光谱图像介绍 普通的图片是RGB3个维度,高光谱图像就是比普通图像多几十个维度的图像而已。看别人用3dcnn处理高光谱图像没看懂,所以自己总结一下。 直接上代码 // m = nn.Conv3

LPN模型

import torch import torch.nn as nn import torchvision from context_block import ContextBlock class LBwithGCBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(LBwithGCBlock, self).__ini

第8组 Alpha (2/3)

第8组 Alpha (2/3) 1.过去完成了哪些任务 完成了模型的准备工作、初步分工和和初步训练;训练结果达到了论文中的精度,准确率初步达标 数据集 我们将使用 Pascal Visual Object Classes (VOC) 2007年和2012年的数据集,这一份数据集中包含有20种不同物体,每一个物体都被以下三个属性描

二维卷积的动手实现

#学自深度学习5.1章 在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图5.1中的输出数组高和宽分别为2,其中的4