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在C#中如何使用ResNet50v2進(jìn)行圖像識(shí)別_C#教程_腳本之家
ONNX 運(yùn)行時(shí)推理可以實(shí)現(xiàn)更快的客戶體驗(yàn)和更低的成本,支持來(lái)自深度學(xué)習(xí)框架如 PyTorch和TensorFlow/Keras以及經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)如 scikit-learn、LightGBM、XGBoost 等的模型,這篇文章主要介紹了在C#中如何使用ResNet50v2進(jìn)行圖像識(shí)別,需要的朋友可以參考下+ 目錄 GPT4.0+Midjourney繪畫+國(guó)內(nèi)大模型 會(huì)
www.dbjr.com.cn/program/3236686...htm 2025-5-29
Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)之Residual Block殘差塊_python_腳本之家
Residual Block ResNet中最重要的組件是殘差塊(residual block),也稱為殘差單元(residual unit)。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的殘差塊包含兩層卷積層和一條跳過(guò)連接(skip connection),如下 假設(shè)輸入x的大小為F×H×W,其中FFF表示通道數(shù),H和W分別表示高度和寬度。那么通過(guò)殘差塊后輸出的特征圖的大小仍然是F×H×W。 跳過(guò)連接能夠使...
www.dbjr.com.cn/article/2819...htm 2025-5-25
人工智能學(xué)習(xí)pyTorch的ResNet殘差模塊示例詳解_python_腳本之家
同樣的,調(diào)用上面定義好的層,根據(jù)流程傳播即可。 3.測(cè)試ResNet18 如下圖,輸入的是2張圖,RGB,長(zhǎng)寬均是32的數(shù)據(jù)。 通過(guò)ResNet18之后,輸出的是2張圖,每張圖對(duì)應(yīng)10種類型的不同取值logits。 過(guò)程中的通道數(shù)目的轉(zhuǎn)換如下面的結(jié)果所示:3→64→128→256→512→512 過(guò)程中的尺寸轉(zhuǎn)換,根據(jù)設(shè)置的卷積核,以及步長(zhǎng),會(huì)有...
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-6-8
解讀殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network),殘差連接(skip-connect)_python_腳...
ResNet最終更新某一個(gè)節(jié)點(diǎn)的參數(shù)時(shí),由于h(x)=F(x)+x,使得鏈?zhǔn)角髮?dǎo)后的結(jié)果如圖所示,不管括號(hào)內(nèi)右邊部分的求導(dǎo)參數(shù)有多小,因?yàn)樽筮叺?的存在,并且將原來(lái)的鏈?zhǔn)角髮?dǎo)中的連乘變成了連加狀態(tài),都能保證該節(jié)點(diǎn)參數(shù)更新不會(huì)發(fā)生梯度消失或梯度爆炸現(xiàn)象。 2.為什么可以解決網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題?
www.dbjr.com.cn/python/2941019...htm 2025-6-8
人工智能學(xué)習(xí)pyTorch自建數(shù)據(jù)集及可視化結(jié)果實(shí)現(xiàn)過(guò)程_python_腳本之家
主要的修改部分是ResNet18之中的resblock模塊。因?yàn)槲覀兿Ｍ斎氲氖?通道,224*224的圖片,因此在這里對(duì)通道,步長(zhǎng)進(jìn)行一定的修改,并進(jìn)行測(cè)試,成功之后便可以進(jìn)行訓(xùn)練了。 三、訓(xùn)練及可視化 1.數(shù)據(jù)集導(dǎo)入 同時(shí)把GPU設(shè)備相關(guān)代碼準(zhǔn)備好,并且由于需要可視化,因此先實(shí)例化visdom,并且在終端上輸入python -m visdom.server,...
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-6-7
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及各模型的優(yōu)缺點(diǎn)及說(shuō)明_python_腳本之家
CNN從最初的2012年AlexNet橫空出世到2014年VGG席卷世界以及2015年ResNet奠定了該領(lǐng)域的霸主地位,網(wǎng)絡(luò)模型變得越變?cè)缴?而且也得到證明,越深的網(wǎng)絡(luò)擬合效果越好,但網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的參數(shù)量計(jì)算量都極速增加,不利于技術(shù)的推廣和應(yīng)用。 因此,一些輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也慢慢隨之出現(xiàn),比如MobileNet系列,ShuffleNet系列,以及ResNext、DenseNe...
www.dbjr.com.cn/article/2739...htm 2025-5-31
PyTorch 模型 onnx 文件導(dǎo)出及調(diào)用詳情_(kāi)python_腳本之家
resnet = resnet50(pretrained=False).eval() image = torch.rand([1, 3, 224, 224]) # 導(dǎo)出為 onnx 文件 torch.onnx.export(resnet, (image,), file) onnx 文件可被 Netron 打開(kāi),以查看模型結(jié)構(gòu) 基本用法 要在Python 中運(yùn)行 onnx 模型,需要下載 onnxruntime 1 2 3 # 選其一即可 pip install...
www.dbjr.com.cn/article/2567...htm 2025-6-8