智能计算系统实验3-1-基于 VGG19 实现图像分类

智能计算系统实验3-2-基于 DLP 平台实现图像分类

智能计算系统实验4-1-基于 VGG19 实现图像分类

如有疑问，可私信博主。 BP网络至少包含一个隐含层，这里只采用一个隐含层，因此整体构成了一个三层的网络。把一组输入模式通过少量的隐含层单元映射到一组输出模式，并使输出模式尽可能等于输入模式。因此，隐含层神经元的值和相应的权值向量可以输出一个与原输入模式相同的向量。当隐含层的神经元个数较少时，就意味着隐含层能用更少的数来表现输入模式，而这实际上就是压缩。这一思想可以由图1来表示： 第一层为输入层，中间层为隐含层，网络的映射功能依赖隐含层实现。输入层到隐含层的变换相当于压缩的编码过程；而从隐含层到输出层的变换则相当于解码过程，如图 2所

本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下MicroNet模型的效果。模型来自官方，我自己写了train和test部分。从得分情况来看，这个模型非常的优秀，我选择用的MicroNet-M3模型，大小仅有6M，但是ACC在95%左右，成绩非常惊艳！！！ 通过这篇文章能让你学到： 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？ 如何配置MicroNet模型实现训练？ 如何使用pytorch自带混合精度？ 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？ 如何使用DP多显卡训练？ 如何绘制loss和acc曲线？ 如何生成val的测评报告？ 如何编写测试脚本测试测试集？ 如何使用余弦退火策略调整学习率？ 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？ 如何理解和统计ACC1和ACC5？ 原文链接： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/125223458?spm=1001.2014.3001.5501

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MATLBA小波变换图像拼接，要求两个图像需要有重叠区域。