YOLOv3的Darknet53主干网络的预训练权重,为pytorch版本,文件格式为.pth
2022-07-10 12:55:10 155.01MB pytorch 网络 源码软件 人工智能
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Pytorch实现波阻抗反演.doc
2022-07-10 09:08:28 1.59MB 技术资料
基于卷积神经网络实现的面部表情识别项目。采用卷积神经网络(CNN)来完成特征提取和分类的任务,因为 CNN 是模仿人脑工作并建立卷积神经网络结构模型的著名模型,所以选择卷积神经网络作为构建模型体系结构的基础,最后不断训练,优化,最后达到较准确识别出面部表情的结果。
2022-07-09 09:14:09 5.58MB CNN 人脸识别 表情识别
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过滤器中的修剪过滤器 介绍 这是NeurIPS 2020论文“”的PyTorch实施。 在本文中: 我们提出了一种新的修剪模式,称为条带化修剪(SP),可以将其视为过滤修剪(FP)的一般情况。 SP将过滤器$ F \ in \ mathbb {R} ^ {C \ timesK \ times}}视为$ K \ timesK $条带(即,$ 1 \ times $$过滤器$ \ in \ mathbb {R} ^ c $),并以条带为单位而不是整个过滤器执行修剪。 与现有方法相比,SP具有比传统FP更好的粒度,同时比Weight-Pruning更加硬件友好,并且与Group-wise Pruning相比保持了过滤器之间的独立性,从而在CIFAR-10和ImageNet上实现了最先进的修剪率。 更令人振奋的是,通过应用SP,我们发现过滤器的另一个重要特性与重量无关:形状。 从随机初始化的R
2022-07-08 16:12:34 3.68MB skeleton stripe cuda pytorch
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yolov5电线杆鸟巢识别项目,电力行业电线杆等位置常常会出现鸟巢,不及时移除将带来安全隐患和用电保障隐患,作为保障,需要在指定区域识别处是否有鸟类筑巢。
电力行业电线杆等位置常常会出现鸟巢,不及时移除将带来安全隐患和用电保障隐患,作为保障,需要在指定区域识别处是否有鸟类筑巢。里面有电线杆上鸟巢的数据集。
2022-07-07 09:12:53 628.1MB python yolov5 pytorch 深度学习
PyTorch实现Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN) - 比NVIDIA的cuDNN LSTM快16倍
2022-07-07 01:40:09 64KB Python开发-机器学习
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可以获取任意中间层的特征图输出
2022-07-06 19:14:08 875B pytorch 中间层输出
电力行业电线杆等位置常常会出现鸟巢,不及时移除将带来安全隐患和用电保障隐患,作为保障,需要在指定区域识别处是否有鸟类筑巢。里面有电线杆上鸟巢的数据集。
2022-07-06 19:13:59 628.28MB 电线杆鸟巢识别 yolov5 pytorch 深度学习
PyTorch最小化 Pytorch-minimize表示一组实用程序,用于最小化PyTorch中一个或多个变量的标量函数。 它受到SciPy的optimize模块和MATLAB的极大启发。 与SciPy和MATLAB不同,无需提供jacobian和hessian函数来进行pytorch最小化求解器,并且永远不会使用数值近似。 CPU和CUDA均受支持。 目前,仅实现了不受约束的最小化例程。 作者:鲁本·费曼(Reuben Feinman) 乍看上去: import torch from fmin import minimize def rosen ( x ): return torch . sum ( 100 * ( x [..., 1 :] - x [..., : - 1 ] ** 2 ) ** 2 + ( 1 - x [...
2022-07-06 16:52:55 54KB optimization minimization pytorch newton-method
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