ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是深度学习领域中的重要突破之一，由KaimingHe等人在2015年提出。其核心思想是通过引入残差连接（skipconnections）来缓解深层网络中的梯度消失问题，使得网络可以更高效地训练，同时显著提升了深度网络的性能。本文以一个ResNet的简单实现为例，详细

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测试中间层输出importtorchimportnumpyasnpfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms,modelsimportmatplotlib.cmfromtorchinfoimportsummaryimportcopyimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltdevice='cuda'iftorch.cuda.is_

今天开始更新YOLO系列的文章，并且配套详细的代码，供大家使用。YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测系列-YOLOv1一、引言YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个高效的目标检测系统，能够在单次前向传递中检测图像中的多个对象。它在速度和准确性之间取得了良好的平衡，适合于实时应用。本

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen本文介绍如何在TVM中规约（reduce）。关联规约算子（如sum/max/min）是线性代数运算的典型构造块。from__future__importabso

importtorchclassmyResNet(torch.nn.Module):def__init__(self,in_channels=3,num_classes=10):super(myResNet,self).__init__()#第1层self.conv0_1=torch.nn.Conv2d(in_channels,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3)

1.引言使用地平线征程6算法工具链进行模型部署时，如果你的模型输入是图像格式，通常会遇到如下信息。对于初学者，可能会存在一些疑问，比如：nv12是什么？明明算法模型是一个输入，为什么看hbm模型，有y和uv两个输入？为什么uv的validshape不是（1,224,224，2），而是（1,112,112，2）s

yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5 对rtsp视频流的支持https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/detect.py @smart_inference_mode()defrun(weights=ROOT/'yolov5s.pt',#modelpathortritonURLsource=ROOT/�

在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）中，卷积、激活、池化和批量归一化是四个基本操作。它们共同作用，帮助模型高效学习和提取数据中的重要特征。1.卷积操作作用卷积操作旨在通过滑动卷积核（过滤器）在输入数据上提取局部特征，如边缘和角点。过程滑动卷积核：卷积核在输入特征图上

卷积和转置卷积的输出尺寸计算卷积h'是输出的高，h是输入的高，k_h是卷积核的高w类似stride=1h'=h-k_h+padding*2+1通用公式stride=1就是上面的公式h'=(h-k_w+2*padding+stride)//stride一些常见的卷积高宽不变的卷积：kernel_size=3,padding=1，这

目录：1、卷积是什么：在数学、实际生活、数字图像处理和机器学习中的卷积2、卷积层是什么：从全连接层到卷积层3、卷积层的kernal_size、padding、stride等超参数4、卷积层的输入和输出的通道数（in_channels和out_channels）的意义5、池化层参考资料：1、李沐动手学深度学习课程2、b

写作目的：帮助新手快速掌握人工智能中模型轻量化部分的内容。知识蒸馏原理：训练一个参数量较大的模型（教师模型），然后用其输出来帮助参数量较小的模型（学生模型）进行训练，以达到提升精度的目的。代码实现：模型构建首先先使用pytorch创建一个简单的模型，该模型参数较少，当作学生模型

WebVision数据集介绍官方下载地址WebVision数据集常用于开集/闭集噪声学习、长尾噪声学习方法在真实数据集上的评估。根据[2]的统计，干净样本占70%，OOD噪声占25%，ID噪声占5%。由于数据集本身较大，论文中使用的都是其中很小的一部分，进入下载页面，选择《WebVisionDataset1.0》《Resi

一.MobileNetV3神经网络介绍MobileNetV3是MobileNet系列的第三代模型，由Google在2019年提出，旨在进一步优化模型的效率和性能，特别是在移动设备和边缘计算设备上。与前一代相比，MobileNetV3引入了多项改进，包括使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）、自适

1、激活函数：F.relu(x)：ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数，将输入 x 的所有负值置为0，正值保持不变。F.sigmoid(x)：Sigmoid激活函数，将输入 x 映射到(0,1)区间。F.tanh(x)：双曲正切激活函数，将输入 x 映射到(-1,1)区间。2、池化函数：F.max_pool1d(input,ker

模型源码可通过下方链接进行下载，相应的数据集也可以通过下方链接找到并下载。https://github.com/damo-cv/TransReID?tab=readme-ov-file1.环境配置pipinstall-rrequirements.txt通过以上指令安装好所需要的包。2.预训练模型下载在源码下载页面，找到图片所示位置进行

可以使用以下三种方式构建模型：1.继承nn.Module基类构建自定义模型2.使用nn.Sequential按层顺序构建模型3.继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器进行封装（nn.Sequentail,nn.ModuleList,nn.ModuleDict）其中第一种方式最为常见，第二种方式最简单，第三种方式最为灵活也较为

经典的卷积神经网络模型-AlexNetflyfishAlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年提出的一个深度卷积神经网络模型，在ILSVRC-2012（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge2012）竞赛中取得了显著的成果，标志着深度学习在计

经典的卷积神经网络模型-VGGNetflyfishVGG网络的名称来源于其开发团队——牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）在2014年，牛津大学的视觉几何组和GoogleDeepMind公司的研究人员也不例外，研发了一个名为VGG的网络，VGG网络的一个主要贡献是展示了网络的深度（即层数）在

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卷积卷积概念卷积原属于信号处理中的一种运算，引入CNN中，作为从输入中提取特征的基本操作补零：在输入端外侧填补0值使得卷积输出结果满足某种大小，在外侧的每一边都添加0值，使得输出可以达到某种预定形状跨步：卷积核在输入上滑动时每次移动到下一步的距离使用张量实现卷积impor

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