46 语义分割和数据集【李沐动手学深度学习v2课程笔记】

最新推荐文章于 2025-12-18 10:34:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-18 10:34:05 发布 · 513 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#笔记 #github #深度学习 #人工智能 #迁移学习 #语义分割

本文介绍了语义分割这一技术，它通过像素级别的划分帮助理解图像内容。重点提到了PascalVOC2012数据集在语义分割中的重要性，以及输入图像处理方式的特点（随机裁剪而非缩放）。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.8

PyTorch 2.8

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
【动手学深度学习】(task1&2&3)注意力机制剖析
发现问题，并解决问题，批判性思维
03-20 2826
自注意力和位置编码 - 在自注意力中，查询、键和值都来自同一组输入。 - 卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的序列中计算会非常慢。 - 为了使用序列的顺序信息，可以通过在输入表示中添加位置编码，来注入绝对的或相对的位置信息。 ## 6.1 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力 给定一个由词元组成的输入序列$\mathbf{x}_1, \ldots, \mathbf{x}_n$，其中任意$\mathbf{x}_
李沐-46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】
小菜的博客
05-03 526
关于语义分割中像素点对应标签的探讨
李沐深度学习引言笔记
flex_university的博客
04-14 1038
参考知乎文章。
李沐—动手学深度学习笔记
weixin_58350863的博客
09-15 2056
将模型的输入和参数同模型的输出关联起来。回想一下，要计算线性模型的输出， 我们只需计算输入特征X和模型权重w的矩阵-向量乘法后加上偏置b。广播机制： 当我们用一个向量加一个标量时，标量会被加到向量的每个分量上。对于每一个小批量，我们会进行以下步骤:通过调用net(X)生成预测并计算损失l（前向传播）。通过进行反向传播来计算梯度。通过调用优化器来更新模型参数。4.多层感知机。
学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））
ljmiiianng的博客
01-19 3769
【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP结合【AI地图】① 如下图所示，X轴是不同的模式，最早的是符号学，然后概率模型、机器学习。Y轴是我们想做什么东西，感知是我了解这是什么东西，推理形成自己的知识，然后做规划。② 感知类似我能看到前面有个屏幕，推理是基于我看到的东西想象未来会发生什么事，根据看到的现象、数据，形成自己的知识，知道所有知识后能进行长远的规划，未来怎么做。
04动手学深度学习（李沐）-数据操作+数据预处理-超详细笔记
Yukee_的博客
06-06 798
李沐动手学深度学习系列笔记04
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L的博客
09-15 1610
主要记录学习笔记，学习书目为李沐老师的《动手学习深度学习》 重预备知识开始记录。 开源书籍地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.htmll 李沐老师B站视频：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497
个人学习笔记7-4：动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L的博客
09-13 1528
主要记录学习笔记，学习书目为李沐老师的《动手学习深度学习》 重预备知识开始记录。 开源书籍地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.htmll 李沐老师B站视频：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497
【实验】语义分割-数据集
zhe470719的博客
05-21 1073
这里写目录标题参考数据集VOC 2012 数据集组件预处理数据总结代码 参考 视频李沐-语义分割和数据集【动手学深度学习v2】 笔记李沐视频-笔记 视频笔记 本文主要讲语义分割的经典数据集——VOC2012，的读取。 一句话概括语义分割：在图片中进行像素级的分类 数据集 最重要的语义分割数据集之一是 Pascal VOC 2012 这个数据集有自己的格式 – VOC格式，它是一个使用非常广泛的格式（VOC、COCO 都是比较有名的数据集） VOC 2012 数据集组件 ImageSets/Segmenta
动手学深度学习——李沐（学习笔记）未完待续........
weixin_44528463的博客
05-08 300
先定义一个模型变量net，它是sequential的一个实例，senquential类将多个单层串联在一起，给定输入数据的时候sequential输入数据，传入第二层以此类推。全连接层就是包括完整的输入+输出。全连接层在Linear类中定义，Linear的参数有两个。1.输入特征形状 2.输出特征形状。
跟着李沐动手学深度学习（一）
Zhoozie的博客
07-21 1655
本篇文章为李沐老师线性神经网络的学习笔记。使用Python编程语言及其强大的科学计算库（PyTorch）来实现线性回归模型。通过编写代码、运行实验和观察结果，我们将更加直观地理解线性回归模型的工作原理。
跟李沐学AI：语义分割
Landy_Jay的博客
08-23 334
语义分割将图片中的每个像素分类到对应的类别。语义分割重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。
李沐《动手学深度学习》学习笔记（四）
m0_46457452的博客
04-07 290
FCN网络（全卷积神经网络）中全是卷积层链接，与CNN网络的主要区别在于FCN将CNN中的全连接层换成了卷积操作。换成全卷积操作后，没有了全连接层的输入层神经元个数的限制，所以卷积层的输入可以是不同尺寸的图像，不用要求训练图像和测试图像size一致。FCN中第6、7、8层都是通过1 × 1卷积得到的，第6层的输出是4096 × 7 × 7， 第7层的输出是4096 × 7 × 7 ，第8层的输出是1000 × 7 × 7,即1000个大小是 7 × 7的特征图。其结构分为两个部分：全卷积部分和反卷积部分。
语义分割数据集的理解
To be a better man
12-29 1601
有没有学完fcn感觉了解了结构，但在实现模型的时候发现对数据集都不了解，发现模型本身挺好理解的确最基本的数据集在实际应用发现不会用，再结合到loss的时候如果有人要问到底，自己是否能说的清楚。 多说两句一个基础的判断自己是否对一个模型在某个任务的达到基本的掌握，是看是否理解了模型的构造，理解模型的怎么选择的loss,还有相对于以前的一些网络，这种创新点在哪，创新优势通过什么指标怎么体现出来的。还有对于该任务的数据集自己能去简单的自己做一下吗，自己都没有对数据有一个深刻的认识，敢说真正理解了...
李沐动手学深度学习V2-语义分割和Pascal VOC2012数据集加载代码实现
flyingluohaipeng的博客
06-09 3798
目标检测问题中使用方形边界框来标注和预测图像中的目标，而语义分割（semantic segmentation）问题，重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。如下图所示展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 计算机视觉领域还有2个与语义分割相似的重要问题，即图像分割（image segmentation）和实例分割（instance segm
李沐等人提出UN-EPT：用于语义分割的统一高效金字塔Transformer
阿木寺的博客
08-01 1375
简介A Unified Efficient Pyramid Transformer for Semantic Segmentation作者单位：复旦, 亚马逊(李沐等), UC Davis...
[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）
weixin_38800498的博客
06-09 8506
比如y=|x|的导数，可以在[-1,1]之间取任意值 将导数拓展到向量->梯度 第一种情况：y标量x向量 （y标量x向量）补充：内积 可以这样来理解向量内积：向量a、b的内积等于向量a在b方向的分量（或投影）与b的内积，当a、b垂直时，a在b方向上无分量，所以内积为0。其他几何意义：从内积数值上我们可以看出两个向量的在方向上的接近程度。 当内积值为正值时，两个向量大致指向相同的方向（方向夹角小于90度）； 当内积值为负值时，两个向量大致指向相反的方向（方向角大于90度）； 当内积值为0时，两个向量互相垂
Javaweb 学习笔记——html+css
最新发布
hssfscv的博客
12-18 906
以上是Javaweb中关于前端html和css的相关内容，主要制作了两个页面，了解了如何使用AI生成我们需要的内容，有利于了解前端知识，接下来将进行剩余前端知识的学习
李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集下载
03-09
<think>好的，用户需要下载李沐的《动手学深度学习》V2中的目标检测数据集。首先，我得确认这本书的官方资源在哪里。通常，李沐老师的课程和相关资料会在Apache MXNet的GitHub仓库或者D2L的专门网站上。 我记得《动手学深度学习》的官方网站是d2l.ai，应该在那里能找到数据集的链接。用户提到的目标检测数据集，可能是指Pikachu数据集，这是书中常用的示例数据集，用于目标检测的教学。需要检查该数据集是否在D2L的GitHub仓库中提供。 接下来，访问D2L的GitHub仓库，查看对应的版本分支。V2版本可能对应的是pytorch分支，所以需要确认数据集的路径。通常，数据集可能存放在`d2l-data`仓库中，或者作为附加资源在代码目录里。例如，Pikachu数据集可能位于`d2l/pikachu`目录下，或者通过特定的下载脚本获取。 此外，用户可能需要安装D2L库，通过pip安装d2l包，然后使用内置的函数下载数据集。例如，在代码中调用`d2l.download_pikachu()`这样的函数。需要确认该函数是否存在，并指导用户如何正确使用。 另外，还要考虑数据集下载的备用链接，比如作者提供的AWS或其它云存储链接，以防GitHub访问受限。同时，检查是否有数据预处理步骤，确保用户下载后能正确加载和使用数据。 最后，生成相关问题，帮助用户扩展了解目标检测的其他数据集、数据加载方法，以及数据增强技术，这些都是在实际应用中可能需要的知识。</think>要下载《动手学深度学习》V2中的目标检测数据集，可通过以下步骤实现： 1. **访问官方GitHub仓库** 李沐团队在GitHub维护了完整的代码和数据资源，目标检测数据集位于： ```bash https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch/tree/master/data ``` 在该目录下可以找到`pikachu`目标检测数据集（含图片和标注文件）[^1] 2. **使用D2L库自动下载** 安装Python库后可直接调用API： ```python import d2l data_dir = d2l.download_data('https://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/pikachu.zip') ``` 3. **手动下载地址** 直接访问AWS存储桶下载原始文件： ``` https://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/pikachu.zip ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值