resnet相关内容

基于OpenCV C++的TensorFlow 2目标检测

我已经使用TensorFlow 2对象检测API训练了SSD ResNet V1模型。然后我想在C++代码中将此模型与OpenCV一起使用。 首先，经过培训，我有三个文件： 检查点 CKPT-101.数据-00000/00001 检查点-101.index 请注意，我没有.meta文件，因为它不是生成的。 然后我使用对象检测API中的exporter_main_v2.p ..

发布时间：2022-04-01 21:39:47 c++ opencv tensorflow2.0 object-detection-api resnet C/C++开发

使用KERAS进行转移学习，验证精度不会从一开始就提高(超过朴素的基准)，而训练精度会提高

我正在为Food-101数据集(图像数据集w/101类和每个类1k图像)构建分类器。我的方法是使用KERAS，并通过ResNet50(来自ImageNet的权重)转移学习。 在训练模型时，训练精度在几个历元(30%-->45%)内有较好的提高，但验证精度基本上保持在0.9%-1.0%。我尝试过简化、交换优化器、减少和增加隐藏层中的单位、剥离所有图像增强，并在flow_from_directory ..

发布时间：2022-02-25 18:01:16 machine-learning keras deep-learning conv-neural-network resnet AI人工智能

运行时错误:4 维权重 [1024, 64, 3, 3] 的预期 4 维输入，但输入大小为 [32, 10]

这条线工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) 我介绍了 ResNet18 self.conv = ResNet18()**ResNet 类**'''PyTorch 中的 ResNet.对于预激活 ResNet，请参阅“preact_resnet.py".参考:[1] 何 ..

发布时间：2022-01-06 19:31:33 deep-learning pytorch resnet torchvision deep-residual-networks 其他开发

我可以在 pytorch 中访问 DeepLab 的内层输出吗?

使用 Pytorch，我正在尝试实现一个使用预训练的 DeepLab ResNet-101 的网络.我找到了两种使用该网络的可能方法: 这个 或 torchvision.models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=False，progress=True，num_classes=21，aux_loss=None，**kwarg ..

发布时间：2022-01-06 19:30:06 python deep-learning pytorch resnet semantic-segmentation Python

如何从 PyTorch 的 ResNet 模型中删除最后一个 FC 层?

我使用的是 PyTorch 的 ResNet152 模型.我想从模型中去除最后一个 FC 层.这是我的代码: from torchvision 导入数据集、转换、模型模型=models.resnet152(预训练=真)打印(模型) 当我打印模型时，最后几行如下所示: (2): 瓶颈((conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride= ..

发布时间：2022-01-06 19:13:14 python pytorch resnet Python

Caffe 中的缩放层

我正在查看 用于深度残差网络的 Caffe prototxt 并注意到 “Scale" 层的外观. 层{底部:“res2b_branch2b"顶部:“res2b_branch2b"名称:“scale2b_branch2b"类型:“规模"比例参数{bias_term: 真}} 但是，此层在 Caffe 层目录中不可用.有人能解释一下这个层的功能和参数的含义吗，或者指向 Caffe 的最新文档? ..

发布时间：2021-12-27 17:16:23 neural-network deep-learning caffe conv-neural-network resnet 其他开发

我无法从 keras.applications 模块导入 resnet

我无法导入此模块 导入 keras.applications.resnet ModuleNotFoundError 在 ()----> 1 导入 keras.applications.resnet ModuleNotFoundError: 没有名为“keras.applications.resnet"的模块 keras resnet 链接 解决方案 Keras 团队在当前 ..

发布时间：2021-12-19 12:45:09 tensorflow keras resnet 其他开发

Tensorflow 分配内存:38535168 的分配超过系统内存的 10%

使用 ResNet50 预训练权重我正在尝试构建一个分类器.代码库完全在 Keras 高级 Tensorflow API 中实现.完整代码发布在下面的 GitHub 链接中. 源代码:使用 RestNet50 架构分类 预训练模型的文件大小为94.7mb. 我加载了预训练的文件 new_model = Sequential()new_model.add(ResNet50(inc ..

发布时间：2021-12-09 22:25:11 python tensorflow memory keras-layer resnet Python

如何将两个 keras 模型连接到一个模型中?

假设我有一个 ResNet50 模型，我希望将该模型的输出层连接到 VGG 模型的输入层. 这是 ResNet 模型和 ResNet50 的输出张量: img_shape = (164, 164, 3)resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None)打印(resnet50_ ..

发布时间：2021-09-05 20:02:14 python tensorflow keras resnet vgg-net Python

keras和tf.keras中的ResNet模型对于同一张图像给出不同的输出

对于给定的图像，我正在提取ResNet功能，即在所有conv层和全局最大池化之后，每个图像提供2048个长度的向量. 之前，我使用的是 keras == 2.3.1 和后端 tensorflow == 1.13.1 .现在，由于keras已与tensorflow合并，因此我转到了 tensorflow == 2.0.0 .我用 tf.keras 而不是 keras 替换了代码. 但是现 ..

发布时间：2021-05-28 19:11:38 python tensorflow keras tf.keras resnet Python

RuntimeError:预期用于4维权重[1024、64、3、3]的4维输入，但是却得到了大小[32、10]的输入

这行工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3，64，kernel_size = 3，stride = 2，padding = 1，bias = False) 我介绍了ResNet18 self.conv = ResNet18()** ResNet类**'''PyTorch中的ResNet.有关预激活ResNet，请参见"preact_resnet.py".参考:[1]何 ..

发布时间：2021-04-29 20:45:43 deep-learning pytorch resnet torchvision deep-residual-networks 其他开发

RuntimeError:大小不匹配，m1:[4 x 3136]，m2:[64 x 5]，位于c:\ a \ w \ 1 \ s \ tmp_conda_3.7_1

我使用python 3，当我插入变换随机作物尺寸224时，会出现匹配失败的错误. 这里是我的代码 我怎么了? 解决方案 您的代码对 resnet :您更改了渠道数量，每个“级别"的瓶颈数量，并完全删除了“级别".因此，在 layer3 末尾具有的要素地图的尺寸​​为不 64:您的空间尺寸大于 nn.AvgPool2d(8) .您收到的错误消息实际上告诉您 level3 的输出的 ..

发布时间：2021-04-23 20:23:33 python-3.x image-processing computer-vision pytorch resnet 其他开发

即使没有任何物体，Resnet也会显示错误的预测

我试图使用resnet在有缺陷的镀层和没有缺陷的板之间进行分类.对于这两个类别，我都有2000个图像的数据集.但是，当我进行实时测试时，即使相机下方没有任何物体(光洁的板或有缺陷的板)，它也显示出“变形". 我在下面提供我的培训代码和测试代码.请尝试找出可能是什么问题 测试代码: image =frame #print(image.shape) gray = c ..

发布时间：2021-02-14 21:01:52 machine-learning keras deep-learning computer-vision resnet AI人工智能

Keras model.predict总是0

我正在使用keras应用程序通过resnet 50和Inception v3进行迁移学习，但是在预测时总是获得[[ 0.]] 以下代码用于二进制分类问题.我也尝试过vgg19和vgg16，但是它们可以正常工作，它只是resnet和inception.数据集是50/50分割.而且我只更改每个模型的model = applications.resnet50.ResNet50代码行. 下面是 ..

发布时间：2021-02-14 20:43:56 python tensorflow keras conv-neural-network resnet Python

Resnet50不收敛。 VGG16工作正常

我使用 resnet50 作为骨干训练了一个回归网络。网络的输入是尺寸为 224 * 224 * 3 的图像，网络的输出是一个值，范围从 0 到 1 。 但是无论我使用 Sigmoid 或 relu 作为输出层的激活。 mae 或 mse 作为损失功能。 例如，我使用 resnet50 作为主干，使用 mae 作为损失函数，使用 Sigmoid >是输出层的激活功能。 SGD 作为优化 ..

发布时间：2020-10-19 22:55:52 deep-learning resnet vgg-net 其他开发

如何使用割炬中的表层创建自己的网络？

我在torch7的nn包中卡住了，特别是它的表层。如何使用其ConcatTable，CAddTable或任何其他方法在下面创建网络？ 在这里，我的网络有两个分支，一个分支包含3个卷积层，另一个仅包含一层。我想对最后两个卷积层的输出求和（对第4卷积和第5卷积的输出求和），应该如何使用nn包编写我的割炬代码。 解决方案 假设您的分支正确实现： local net = nn.Seq ..

发布时间：2020-10-19 22:33:20 deep-learning torch resnet 其他开发

使用ResNet50，验证准确性和损失不会改变

我正在尝试使用Python中的 ResNet50 （ keras ）进行图像识别。我尝试使用 VGG16 做相同的任务，并且得到了一些类似的结果（对我来说似乎不错）： 结果VGG16 。培训和验证准确性/损失功能的每一步都在不断完善，因此网络必须学习。 但是，使用 ResNet50 训练功能更好，而验证功能没有改变： resultsResNet 我两次都使用相同的代码和数据，只是更改 ..

发布时间：2020-10-03 23:56:30 python tensorflow keras resnet cnn Python

残留神经网络:级联还是元素加法?

在残差神经网络中有残差块时，在块末尾的加法是真的元素加法还是串联? 例如，addition([1, 2], [3, 4])会产生[1, 2, 3, 4]还是[4, 6]吗? 解决方案 这将导致[4，6]，您可以在 ..

发布时间：2020-05-17 19:31:02 neural-network resnet deep-residual-networks 其他开发

火车准确性在某些时代下降

我正在训练ResNet(CIFAR-10数据集)，并且训练精度大部分(以95％的时间间隔)增加，但有时下降5-10％，然后又开始增加. 这里是一个例子: Epoch 45/100 40000/40000 [==============================] - 50s 1ms/step - loss: 0.0323 - acc: 0.9948 - val_loss: 1.6 ..

发布时间：2020-05-17 19:29:52 neural-network deep-learning resnet 其他开发

Caffe中的缩放层

我正在通过 Caffe prototxt查找深层残差网络，并注意到"Scale"层的出现. layer { bottom: "res2b_branch2b" top: "res2b_branch2b" name: "scale2b_branch2b" type: "Scale" scale_param { bias_term: true ..

发布时间：2020-05-17 19:14:09 neural-network deep-learning caffe conv-neural-network resnet 其他开发