yolov4的博客

YOLOv4论文笔记论文地址：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection （Optimal ：最优的）Github上面已经有了一些代码：YOLOv4 的 TensorFlow 2.0 实现：https://github.com/xiao9616/yolo4_tensorflow2YOLOv4 的 TensorFlow...

在上一节写到的 Pytorch完整训练自己的数据集 ，我们可以将训练好的模型和演示代码写入网站中，方便演示。还是以pokeman数据分类为例子。因为整个用到的是python代码，所以构建网页我们也是采用python语言，用的框架是：Flask1、首先写分类demo代码这一步先要把训练好的加载，直接去预测未见过的图片。代码命名为demp.py如下：import torchfrom torc...

用pytorch训练自己的任务，是有模板可以写的，下面将整理下训练模型必须会出现的代码。每一步都是接着上一步骤。文章目录1 导入各种包2 超参数和一些常量的定义，方便以后修改3 数据加载4 实例化数据类5 构建网络6 定义网络7 定义优化器8 损失函数9 加载模型10 开始训练11 验证模型和保存模型12 可视化步骤12.1 如果用tensorboard，则需要这么写：1 导入各种包impo...

在上节中我们用Pytorch读取自己的数据集：https://blog.youkuaiyun.com/lifei1229/article/details/105519924。在这节中，我们继续完成模型构建及其训练。1 构建模型本次实验采用ResNet模型。代码很简单，网上找下有很多，也可以用torchvision里面官方写的。import torchfrom torch import nnfrom...

在训练经典的数据集如cifar10,minsit等，可以用官方自带的数据集格式几行就写出来，如果是自己下载的数据集，那么我们应该如何用pytorch来读取呢？其实是有模板可以直接仿照着写的。本次案例采用的是pokeman数据集，并用该数据集进行分类。该数据如下所示：其中文件夹的名字便是标签。数据集大小划分为：皮卡丘 234、超梦239、杰尼龟223、小火龙 238、妙蛙种子234张图。在...

上一节说明了GAN的训练流程和损失函数，现在用Pytorch来写下简单2017年提出的WGAN。为了方便学习分布，我们用简单的混合高斯分布来作为真实的数据分布。1 导入常用的包...

在学习GAN之前需要知道这么一句话：“what i cannot create, i do not understand”意思是 我们需要实战写一个GAN模型，才能理解GAN。数据分布 p(x)p(x)p(x)我们的目的是需要掌握数据的分布p(x)p(x)p(x)，才能创造该类型的数据那么对于一个数据集p(x)p(x)p(x)是什么样子的呢？我们之前学过的高斯、泊松、伯努利这些简单的分布不...

nn.Module是在pytorch使用非常广泛的类，搭建网络基本都需要用到这个。当我们搭建自己的网络时，可以继承官方写好的nn.Module模块，为什么要用这个呢？好处如下：1.可以提供一些现成的基本模块比如：Linear、ReLU、Sigmoid、Conv2d、Dropout不用自己一个一个的写这些函数了，这也是为什么我们用框架的原因之一吧。2. 容器比如我们经常用到的 nn...