深度学习

深度学习——卷积层的输入输出多通道（笔记）+代码

每组卷积核提取的特征不一样。我的猜测是，比如有一个图片，加上一个滤镜（一组卷积核），是朦胧的。通过一组卷积核，把输入的三个通道的信息对应像素进行加权和，得到一个输出通道。不管输入的是多个通道，每个通道都有对应的卷积核，输出通道的结果是所有卷积核的和。②把输出的6个通道传入，此刻的输入通道识别并...
2022-11-30 11:44 阅读数 134

使用albumentations对coco进行数据增强

使用albumentations对coco数据集进行数据增强操作，也可以扩展到其他类型的目标检测任务数据集上
2022-11-24 20:04 阅读数 209

2022亚太杯数学建模ABC题初步思路

2022亚太杯数学建模思路
2022-11-24 07:55 阅读数 157

论文精读：Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection

背景：在工业图像的异常检测中，最大的问题就是冷启动的问题。首先，在训练集中都是正常的图片，模型很容易捕获到正常图像的特征，但是很难捕获到异常缺陷的样本（这类样本很少，获取也难）其次，分布漂移。正常图像和异常图像分布是不一样的，模型学习的是正常图像的数据分布，而异常图像的数据分布和正常图像不一样...
2022-11-23 22:09 阅读数 439

模型训练步骤

①准备数据集，一个训练数据集，一个测试数据集。因为CIFAR10数据集是PIL，要转为tensor数据类型。每次训练完进行一轮测试，看测试集的损失或者正确率评估模型是否训练好。返回64行数据，每一行10个数据，代表每一张图片的概率。利用DataLoader加载数据集。测试过程模型不需要调优，利...
2022-11-13 20:06 阅读数 12

目标检测（3）—— 如何使用PyTorch加载COCO类型的数据集

如何使用PyTorch加载COCO类型的数据集
2022-11-05 16:35 阅读数 49

卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）

卷积神经网络CNN
2022-11-02 21:13 阅读数 13

torchvision

torchvision
2022-10-25 10:56 阅读数 47

生成对抗网络(Generative Adversial Network,GAN)原理简介

生成对抗网络(GAN)的基本原理
2022-10-23 19:53 阅读数 19

《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》论文研读以及LeNet-5代码实现

《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》论文研读以及LeNet-5代码实现
2022-10-13 15:58 阅读数 41
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