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文章目录一、什么是BDD100K二、数据预处理三、环境配置四、修改模型结构五、迁移学习六、训练BDD100K七、评估性能八、结语一、什么是BDD100KBDD100K是伯克利发布的开放式驾驶视频数据集，其中包含10万个视频和10个任务（因为把交通灯的颜色也区分了出来，实际上是13类分类任务），目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场

文章目录前言Dense BlockGrowth rateBottleneckTransition layer压缩因子DenseNet网络结构DenseNet优缺点Pytorch实现DenseNet前言DenseNet是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van

对Linux进程的管理是我们经常遇到的，如何查看一个进程的状态？如何把一个后台的进程调至进程执行？如何杀死一个进程…看了本文后，你将会全部掌握！1. nohupnohup的用法：用途：不挂断地运行命令。语法：nohup Command [ Arg … ] [　& ]在默认情况下（非重定向时），会输出一个名叫 nohup.out 的文件到当前目录下。如果当前目录的 nohup.out 文件不

前言七夕了，看着你们秀恩爱，单身狗的我还是做俺该做的事吧！在上一篇文章中介绍了VGG网络结构，VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而同年分类任务的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构，之所以叫“GoogLeNet”，是为了向“LeNet”致敬，有兴趣的同学可以看下原文Going Deeper with C

文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结前言一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对立方体的三个面进行卷积 。二维卷积的用处范围最广，在计算机视觉中广泛应用。一维卷积Conv1d一维卷积最简单，实质是对一个词向量做卷积，如下所示：图中的输入

在这篇博客中你可以学到什么是dropoutdropout为什么有用dropout中的多模型原理手动实现dropout在pytorch中使用dropout当训练一个深度神经网络时， 我们可以随机丢弃一部分神经元（同时丢弃其对应的连接边）来避免过拟合，这种方法就称为dropout(丢弃法)。每次选择丢弃的神经元是随机的．最简单的方法是设置一个固定的概率 p．对每一个神经元都以概率 p 随机丢弃（即置0

文章目录前言torchvision.transforms常用变换类transforms.Composetransforms.Normalize(mean, std)transforms.Resize(size)transforms.Scale(size)transforms.CenterCrop(size)transforms.RandomCrop(size)transforms.RandomRe

今天用pytorch训练神经网络时，出现如下错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTor

本文是转载文章，转载自从MobileNet看轻量级神经网络的发展，删除了文中冗余的部分，并加入许多自己的理解，通过引入具体的计算更清晰的反映出轻量级神经网络MobileNet的本质。文章目录前言MobileNet的优势MobileNet各版本介绍MobileNetV1网络结构MobileNetV2网络结构MobileNetV3网络结构MobileNet各版本特性深度卷积(Depthwise con