Hello，大家好，我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂一个人可以走的很快，一群人可以走的更远🚀🚀🚀[1]目标检测系列——开山之作RCNN原理详解🍁🍁🍁[2]

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​​  在上一篇，我们已经介绍了VIT的原理，是不是发现还挺简单的呢！对VIT原理不清楚的请点击☞☞☞了解详细。🌿🌿🌿那么这篇我将带大家一起来看看VIT的代码，主要为大家介绍VIT模型的搭建过程，也会简要的说说训练过程。​​  这篇VIT的模型是用于物体分类的，我们选择的例子是花的五分类问题。关于花的分类，我之前也有详细的介绍，是用卷积神经网络实现的，不清楚可以点击下列链接了解详情：基于py

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​  本篇文章参考霹雳吧啦Wz在B站上的视频进行讲解，点击☞☞☞下载FCN源码。阅读本文之前建议先阅读上篇对FCN原理讲解的文章。​  本文将从数据集读取、模型训练、模型推理和模型搭建几部分为大家讲解，每次做代码的讲解我都要说一句话，就是不管是看视频还是看文章只是对你了解代码起辅助的作用，你应花更多的时间自己调试，这样你会对整个代码的流程无比熟悉！！！🥝🥝🥝​  废话也不多说了，让我们一起来

因内容在word上编辑，故将其截图分享，想要PDF的可点击如下网址下载：相机模型

GAN简介及原理分析生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model，下文简写G）和判别模型（Discriminative Model，下文简写D）的互相博弈学习产生相当好的输出。判别模型（D）的任务就是判断一个实

随着深度学习的发展，已经有很多学者将深度学习应用到物体瑕疵检测中，如列车钢轨的缺陷检测、医学影像中各种疾病的检测。但是瑕疵检测任务几乎都存在一个共同的难题——缺陷数据太少了。我们使用这些稀少的缺陷数据很难利用深度学习训练一个理想的模型，往往都需要进行数据扩充，即通过某些手段增加我们的缺陷数据。【数据扩充大家感兴趣自己去了解下，GAN网络也是实现数据扩充的主流手段】上面说到的方法是基于缺陷数据来训练

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