PyTorch应用
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一些Pytorch的实际应用
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【CAM】CAM(Class Activation Mapping)——可视化CNN的特征定位
这里没有对CAM技术的理论进行详细解释，更推荐看原论文。代码见：https://github.com/capsule2077/CAM-Visualization原创 2023-08-19 18:41:07 · 2403 阅读 · 0 评论 -
【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程
Pytorch梯度裁剪函数的计算过程原创 2023-06-26 16:29:39 · 13513 阅读 · 0 评论 -
【代码实验】YOLO V7利用pycocotools进行评估时的一些问题
yolo v7使用coco的api进行评估的一些问题原创 2023-06-18 21:41:17 · 3413 阅读 · 15 评论 -
【Pytorch】六行代码实现：特征图提取与特征图可视化
当时是利用实现的，但是有很大缺陷，只能获取到一级的子模块的特征图输出，无法获取内部二级子模块的输出。今天补充另一种Pytorch官方实现好的特征提取方式，非常好用！原创 2023-04-27 14:03:25 · 18542 阅读 · 19 评论 -
【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）
Imagenet是计算机视觉的经典分类比赛，但是Imagenet数据集本身太大了，我们穷学生没有这么大的算力，2016年google DeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分（大小约3GB）制作了Mini-Imagenet数据集（也就是Imagenet的子集），共有100个类别，每个类别都有600张图片，共60000张图片。这个大小的数据集是可以训练得动的。原创 2023-01-18 15:52:56 · 9239 阅读 · 18 评论 -
【DETR】DETR训练VOC数据集/自己的数据集
DETR训练VOC数据集原创 2023-01-03 21:53:34 · 9461 阅读 · 48 评论 -
【Pytorch】 repeat()的用法详解
Pytorch的repeat()方法详解原创 2022-11-25 20:44:33 · 8460 阅读 · 0 评论 -
【Pytorch】加载预训练模型及修改网络结构
Pytorch有自带的训练好的AlexNet、VGG、ResNet等网络架构。可以看到，AlexNet有三个层，分别是features、avgpool、classifier。用model.features查看features层（也就是卷积层）的网络结构。**原创 2022-10-22 14:48:55 · 5923 阅读 · 3 评论 -
【Pytorch】 特征图的可视化
快速上手特征图的可视化原创 2022-11-16 14:33:03 · 27849 阅读 · 31 评论