Tiny ImageNet 200 斯坦福大学优秀的cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition class课程为学生组织了一个类似于ImageNet挑战的图像分类挑战，但范围更小。本数据集共有200个图像类，其中500张图像用于训练，50张图像用于验证，50张图像用于每类测试。每张图像被预处理且裁剪成64*64*3像素大小，使学生更容易的关注与深度学习技术而不是计算机视觉预处理功能上。 但是，就像我们在Practitioner Bundle中指出的，这个裁剪使得问题变得更难一些，因为它使得一些重要的、有鉴别能力的信息在预处理任务中被裁剪掉了。也就是说，我将在这个数据集上示例如何训练VGGNet、GooLenet和ResNet且在排行榜中获得较高排名。

图 3.10 安装后的显示的驱动信息 安装完成后即可启动 EWARM 环境。将 LM LINK 与目标开发板的 JTAG 接口插座相连， 接通目标开发板电源，然后按第 4 章中的步骤执行后面的操作。 3.4 安装流明诺瑞驱动库 在安装好 EWARM 集成开发环境后，就可在该环境下新建工程了。但在新建工程之前， 为了使以后的工程更便于管理、工程中的设置更加简单化，在这里就需要一些准备工作，将 某些文件拷贝到指定路径下，具体的操作方式将在随后介绍。至于为什么要这样做，在工程 的设置时就会体会出其优越性。 注意：本文是以 32K 的试用版为例作讲解。如果用正式版可以参照本文进行设置。 3.4.1 下载最新库文件 从流明诺瑞官方网站 http://www.luminarymicro.com 下载最新的驱动库文件。假设保存 于“D:\”，如图 3.11 所示。 图 3.11 驱动库文件存放目录

PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

用于图像分类的高分辨率网络（HRNets） 消息 [2021/01/20]添加一些更强大的ImageNet预训练模型，例如HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth达到top-1 acc的83.6％。 [2020/03/13] TPAMI接受了我们的论文：。 根据要求，我们提供两种小型HRNet模型。 #parameters和GFLOP与ResNet18相似。 使用这两个小型模型的细分结果也可从。 TensoFlow实现可在。 谢谢 ！ 修复问题后启用了ONNX导出。 谢谢！ 介绍 这是的官方代码。 我们使用下图所示的分类头来扩充HRNet。 首先，将四分辨率特征图输入瓶颈，并将输出通道数分别增加到128、256、512和1024。 然后，我们通过输出256个通道的2步3x3卷积对高分辨率表示进行下采样，并将其添加到第二个高分辨率表示中。 重复此过程两次，以小分

存一下自己会用到的数据集

变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 当前，它包含用于以下任务的代码和模型： 图像分类：包含在此仓库中。 有关快速，请参见 。 对象检测和实例分割：有关对象检测，请参见 。 语义分割：有关语义分割的信息，请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交： 提供了ImageNet-1K（ ， ， ）和ImageNet-22K（ ， ）上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类，COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器（名称Swin代表对于s hifted赢得DOW）最初描述 ，其干练作为一个通用的骨干，为计算机视觉。 它基本上是一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗

Res2Net 论文正式实现 我们的论文被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）接受。 更新 2020.10.20 PaddlePaddle版本Res2Net达到85.13％top-1 acc。 在ImageNet上： 。 2020.8.21发布了使用Res2Net进行检测和分割的在线演示： ://mc.nankai.edu.cn/res2net-det 2020.7.29在ImageNet上发布Res2Net的培训代码 （仅用于非商业用途） 2020.6.1 Res2Net现在位于新的深度学习框架的官方模型动物园中。 2020.5.21 Res2Net现在是MMDetection v2框架中的基本骨干之一。 结合使用MMDetection v2和Res2Net，可以以更少的计

CAM 标签的本地下周

VGG_Imagenet_Weights_GrayScale_Images 为灰度图像转换VGG imagenet的预训练权重。 2种方法： 将图像转换为灰度，将灰度通道复制2次以使图像成为3D图像。 将VGG16的第一个卷积层的权重转换为适应灰度图像。 例如：VGG16的block1_conv1内核的尺寸：（3、3、3、64）->（高度，宽度，in_channels，out_channels）。 默认情况下，in_channels对应于您的训练图像具有的通道数。 由于VGG16在具有RGB图像的Imagenet上进行了预训练，因此in_channels为3。该想法是提取这些权重值，对滤镜进行加权平均（按通道），并将这些值分配给block1_conv1_kernel，st尺寸变为（3 ，3、1、64）。 亮度公式用于计算加权平均值：值：（feature_red * 0.2989）

火炬分类 使用PyTorch在CIFAR-10 / 100和ImageNet上进行分类。 特征 适用于不同网络架构的统一接口 多GPU支持 具有丰富信息的培训进度栏 训练日志和训练曲线可视化代码（请参阅./utils/logger.py ） 安装 安装 递归克隆git clone --recursive https://github.com/bearpaw/pytorch-classification.git 训练 请参阅以了解如何训练模型。 结果 CIFAR 报告了CIFAR-10 / 100基准测试的Top1错误率。 使用不同的随机种子训练模型时，您可能会得到不同的结果。 请注意，参数数量是在CIFAR-10数据集上计算的。 模型 参数（M） CIFAR-10（％） CIFAR-100（％） 亚历克斯网 2.47 22.78 56.13 vgg19_bn 20.04