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RSS订阅原创 基于chainer-图像分类-重构【附源码】
本文基于之前的图像分类结构，重构了一部分分类网络，以及根据这些包含的网络结构重构训练脚本，测试脚本无太多变化就不更新了。主要不同：训练方式采用循环方式，不使用chainer的API。本次结构主要围绕自定义训练为目标，自己写训练的循环代码。缺点是比较麻烦。优点是比较自由的编写。
2023-02-06 20:46:52
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原创 chainer-骨干网络backbone-RepVGG_Plus代码重构【附源码】
本文基于chainer实现RepVGG_Plus网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算RepVGG_Plus的参数量。
2023-01-15 10:21:38
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原创 chainer-骨干网络backbone-RepVGG代码重构【附源码】
本文基于chainer实现RepVGG网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算RepVGG的参数量。
2023-01-15 10:20:45
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原创 chainer-骨干网络backbone-ShuffleNet_V1代码重构【附源码】
本文基于chainer实现ShuffleNet_V1网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算ShuffleNet_V1的参数量。
2023-01-15 10:20:26
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原创 chainer-骨干网络backbone-ShuffleNet_V2代码重构【附源码】
本文基于chainer实现ShuffleNet_V2网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算ShuffleNet_V2的参数量。
2023-01-15 10:19:50
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原创 chainer-骨干网络backbone-SqueezeNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现SqueezeNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算SqueezeNet的参数量。
2023-01-15 10:19:23
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原创 chainer-骨干网络backbone-ResNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现ResNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算ResNet的参数量。
2023-01-15 10:19:01
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原创 chainer-骨干网络backbone-RegNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现RegNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算RegNet的参数量。
2023-01-14 15:35:27
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原创 chainer-骨干网络backbone-MobileNetV3代码重构【附源码】
本文基于chainer实现MobileNetV3网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算MobileNetV3的参数量。本次基于chainer 实现了Hardsigmoid、Hardswish、Relu6、Relu等激活函数。
2023-01-14 11:49:50
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原创 chainer-骨干网络backbone-MobileNetV2代码重构【附源码】
本文基于chainer实现MobileNetV2网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算MobileNetV2的参数量。
2023-01-14 11:45:29
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原创 chainer-骨干网络backbone-MobileNet_V1代码重构【附源码】
本文基于chainer实现MobileNet_V1网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算MobileNet_V1的参数量。
2023-01-14 11:42:36
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原创 chainer-骨干网络backbone-MnasNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现MnasNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算MnasNet的参数量。
2023-01-14 11:26:06
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原创 chainer-骨干网络backbone-GoogleNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现GoogleNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算GoogleNet的参数量。
2023-01-14 11:21:40
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原创 chainer-骨干网络backbone-EfficientnetV2代码重构【附源码】
本文基于chainer实现EfficientnetV2网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算EfficientnetV2的参数量。本次模型会基于chainer实现SiLU激活函数及drop_connect(droppath)
2023-01-14 11:06:44
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原创 chainer-骨干网络backbone-EfficientNet_V1代码重构【附源码】
本文基于chainer实现EfficientNet_V1网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算EfficientNet_V1的参数量。
2023-01-14 11:00:36
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原创 chainer-骨干网络backbone-DenseNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现DenseNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算DenseNet的参数量。
2023-01-14 10:54:14
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原创 chainer-骨干网络backbone-AlexNet代码重构【附源码】
本文基于chainer实现AlexNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算AlexNet的参数量。
2023-01-14 10:49:29
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原创 chainer-骨干网络backbone-LeNet5代码重构【附源码】
本文以标准的chainer模型构建的方式构建lenet结构，代码阅读性强。调用方式。
2023-01-10 02:03:19
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原创 chainer-骨干网络backbone-VGG代码重构【附源码】
使用chainer重构VGG模型，可读性更高调用方式和前边的模型一样的调用方法。
2023-01-02 17:51:35
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原创 基于C#结合dlib实现人脸识别及眼部识别【附源码】
本文基于C#及dlib及emgu结合使用实现摄像头人脸定位及眼部定位，读者可以根据dlib来实现其他人脸识别的功能。注意这里包含了CPU和GPU，本人使用的是CPU，包含人脸识别、眼部识别（其他功能可根据dlib库进行修改即可使用）
2023-01-01 22:10:10
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原创 基于Mxnet实现语义分割-整体多模型【完整、附部分源码】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，鉴于之前写chainer的麻烦，本结构代码也类似chainer的目标检测框架，各个模型只需要修改网络结构即可，本次直接一篇博文写完目标检测框架及网络结构的搭建，让志同道合者不需要切换文章。
2022-11-27 17:03:58
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原创 基于Mxnet实现目标跟踪SMOT【附部分源码】
本文基于Mxnet实现SMOT，多目标跟踪算法，这里先使用COCO数据集的目标检测检测对象，然后在使用SMOT进行目标跟踪。
2022-11-26 16:02:49
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原创 基于Mxnet实现实例分割-MaskRCNN【附部分源码】
本文实现基于mxnet实现MaskRCNN示例分割算法实例分割是目标检测和语义分割的结合，在图像中将目标检测出来（目标检测），然后对每个像素打上标签（语义分割）本文章主要是基于Mxnet实现实例分割MaskRCNN。
2022-11-26 15:46:29
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原创 基于MxNet实现目标检测-YoloV3【附部分源码及模型】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现的模型为YoloV3及YoloV3-tiny环境配置：网络结构：我们这里的YoloV3目标检测，所使用的主干网络是DarkNet53，因此我们根据这个结构对目标检测YoloV3进行构建，从图像上可知，YoloV3经过darknet53对图像进行压缩5次之后，取压缩了3次，4次，5次的特征层从下网上做卷积标准化激活函数等操作，同时也做了上采样，与上一层卷积层进行融合也作为一个输出；其次就是用先验框对下边进行检测
2022-11-25 22:07:35
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原创 基于MxNet实现目标检测-SSD【附部分源码及模型】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现的模型为SSD环境配置：网络结构：我们这里的SSD目标检测，所使用的主干网络是VGG，因此我们根据这个结构对目标检测SSD进行构建，从图像上可知，SSD从vgg的conv4_3开始，做一些修改，增加了额一些卷积层，也就是后面的往下进行图像的压缩，最后到了11256，可以对输入的图片进行不断的特征提取，以上就是SSD的特征提取网络部分；其次就是用先验框对下边进行检测
2022-11-25 17:13:30
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原创 基于MxNet实现目标检测-FasterRCNN【附部分源码及模型】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现的模型为FasterRCNN环境配置：网络结构：作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。RPN网络用于生成region proposals。
2022-11-25 16:56:34
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原创 基于MxNet实现目标检测-Efficientdet【附部分源码及模型】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现的模型为Efficientdet环境配置： python 3.8 mxnet 1.7.0 cuda 10.1
2022-11-25 16:40:40
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原创 基于MxNet实现目标检测-CenterNet【附部分源码及模型】
本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，实现的模型为CenterNet环境配置：网络结构：可以发现CenterNet网络比较简单，主要包括resnet50提取图片特征，然后是反卷积模块Deconv(三个反卷积)对特征图进行上采样，最后三个分支卷积网络用来预测heatmap, 目标的宽高和目标的中心点坐标。
2022-11-25 16:24:43
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基于InceptionV3的模型结构：InceptionV3-ImageNet-CNTK
2022-10-24
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