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文章平均质量分 85
gdymind
这个作者很懒，什么都没留下…
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深度学习 21天实战caffe 前三天 笔记
深度学习 caffe笔记原创 2017-09-26 07:46:44 · 2346 阅读 · 0 评论 -
CS231n lecture 9：各大经典网络 AlexNet/VGG/GoogleNet/ResNet（上）
本篇将深入介绍当前的应用和研究工作中最火的几个CNN网络架构——AlexNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet，它们都在ImageNet分类任务中有很好的表现。另外，本篇也会粗略介绍一些其他的架构。LeNet-5回顾我们先来回顾一下最基本的LeNet，它可以说是首个效果比较好的comNet。它使用了5x5的卷积核，stride为1。池化层卷积核是2x2的，stride为2。最后...原创 2018-10-13 22:05:03 · 4107 阅读 · 0 评论 -
Pytorch中常见的报错解决方案
本文用于记录所在pytorch所遇到过的运行时错误，持续更新。变量所在设备（CPU，GPU）不一致问题RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same可能原因：现在假设代码要在GPU上运行，并且你已经进行my_model.to...原创 2018-10-03 20:05:03 · 12705 阅读 · 1 评论 -
Pytorch中的optimizer
与优化函数相关的部分在torch.optim模块中，其中包含了大部分现在已有的流行的优化方法。如何使用Optimizer要想使用optimizer，需要创建一个optimizer 对象，这个对象会保存当前状态，并根据梯度更新参数。怎样构造Optimizer要构造一个Optimizer，需要使用一个用来包含所有参数（Tensor形式）的iterable，把相关参数（如learni...原创 2018-09-14 21:28:48 · 35829 阅读 · 9 评论 -
一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD
本文翻译、总结自朱俊伟的线上报告，主要讲了如何用机器学习生成图片。来源：Games2018 Webinar 64期 ：Siggraph 2018优秀博士论文报告人员信息主讲嘉宾姓名：朱俊彦（Jun-Yan Zhu） 现状：麻省理工学院博士后（PostDoc at MIT），计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial In...原创 2018-09-14 04:42:30 · 68942 阅读 · 35 评论 -
从卷积到residual dense network: Convolution, ResNet, DenseNet and ResDenseNet解读
Convolution把各个*input feature maps分别经过一个kernel的卷积结果相加，得到一个* output feature map：Output feature map’s shapeConvolution layerConvolution layer的output feature map的shape与下列变量有关： - input featu...原创 2018-09-07 15:59:32 · 3389 阅读 · 0 评论 -
PyTorch中的PixelShuffle
感性认识一般的convolution操作会使feature map变小， 但当我们的stride=1r&lt;1stride=1r&lt;1\text{stride} = \frac{1}{r} < 1时，可以让卷积后的feature map变大，这个新的操作叫做sub-pixel convolution，具体原理可以看Real-Time Single Image and Video Sup...原创 2018-09-04 18:13:02 · 25661 阅读 · 7 评论 -
Ubuntu配置GPU版本pytorch环境（含NVIDIA驱动+Cuda+Cudnn）
本文更新于2018年8月概述步骤如下： 1. 安装Ubuntu 2. 安装NVIDIA 显卡驱动 2. 安装NVIDIA Cuda 3. 安装NVIDIA CuDNN 4. 安装GPU版本的PyTorch安装Ubuntu系统版本选择之前pytorch是不支持Windows的，现在貌似是支持了，但我们还是选择Ubuntu。注意Ubuntu的版本要与cuda兼容，...原创 2018-08-28 19:56:29 · 34538 阅读 · 4 评论 -
PyTorch中的Dataset、Dataloader和_DataloaderIter
DatasetPytorch中数据集被抽象为一个抽象类torch.utils.data.Dataset，所有的数据集都应该继承这个类，并override以下两项： - __len__：代表样本数量。len(obj)等价于obj.__len__()。 - __getitem__：返回一条数据或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__。建议将节奏的图片等高负载的操作放...原创 2018-08-30 19:16:05 · 11465 阅读 · 5 评论 -
Autograd：Pytorch 中的自动微分机制讲解
本文翻译、整理自Autograd官方documentation本文讲解了Autograd——pytorch中用于自动求微分的模块。下面的内容不需全部掌握，但读一下还有有助于加强理解的。在backward的过程中排除一部分子图Tensor的属性requires_grad代表它是否需要求梯度。注意除了这个属性除了可以被显式地设置性之外，还会被一个规则所定义：如果一个Tensor AAA...原创 2018-08-30 16:43:45 · 3226 阅读 · 0 评论 -
CNN入门paper
CNN入门的paper原创 2017-10-16 19:28:22 · 1067 阅读 · 0 评论 -
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
CS231n CNN图像分类 笔记原创 2017-10-19 23:33:25 · 463 阅读 · 0 评论 -
李宏毅机器学习 10.卷积神经网络 笔记
李宏毅机器学习-10.卷积神经网络使用CNN处理图像的原因：性质一：Some patterns are much smaller than the whole image（如鸟的图像中有鸟嘴这个小pattern）. A neuron does not have to see the whole image to discover the pattern. Connecting to small r原创 2017-09-26 07:28:27 · 1884 阅读 · 0 评论 -
CS231n Lecture 11：图像分割与检测（各种R-CNN, YOLO, SSD）
CS231n Lecture 11：图像分割与检测@(人工智能和机器学习-default)图像的分割和检测任务有不同的粒度，我们首先明确一下有关概念：语义分割（Semantic Segmentation）：将每个像素标注为某一类别，是一个分类问题。该任务不区分实例，即同一类别的不同实例都标为同一颜色（如下图中的两头牛）；单物体检测：只识别图像中的一个物体，并标出bounding box...原创 2018-12-20 21:41:34 · 4440 阅读 · 0 评论