【PyTorch实战演练】深入剖析MTCNN(多任务级联卷积神经网络)并使用30行代码实现人脸识别
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文详细介绍MTCNN——多任务级联卷积神经网络的结构，并通过PyTorch实例说明MTCNN在人脸识别上的应用。 MTCNN的全称...
【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于Ross Girshick在2015年发表的论文Fast R-CNN 讲解在Fast R-CNN中的RoI池化的作用及原理。...
PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类
实验环境python3.6 + pytorch1.8.0import torch print(torch.__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图...
【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割
1 PyTorch中语义分割的内置模型在torchvision库下的models\segmentation目录中，找到segmentation.Py文件。该文件中存放着PyTorch内置的语义分割模型。2 MaskR-CNN内置模型实现语义分割2.1 代码逻辑简述将COCO 2017数据集上的预训练...
【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测
1 Pytorch中的目标检测内置模型在torchvision库下的modelsldetecton目录中，找到__int__.py文件。该文件中存放着可以导出的PyTorch内置的目标检测模型。2 MaskR-CNN内置模型实现目标检测2.1 代码逻辑简述将COCO2017数据集上的预训练模型mas...
【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，...
【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络
识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123379997基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层...
【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...
【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法
import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #...
PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络
在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用，如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等，很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始，通过阅读论文和实现代码（tensorflow.ker...
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