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pytorch环境、包的安装与使用

官网方式:进入Anaconda的官网(https://www.anaconda.com/products/individual),再根据自己的操作系统选择相应的选项下载软件镜像方式:Anaconda3由于是国外网站下载较慢,推荐通过清华镜像源安装。C=M&O=D)选择带有Anaconda3…Windows…字样的进行下载,例如红线这些(但不建议就选择红线的,版本太高了,建议往前找一找稳定版本)

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#pytorch#人工智能#python
目标检测边界框及描框

在图像分类任务中,我们假设图像中只有一个主要物体对象,我们只关注如何识别其类别。然而,很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标,我们不仅想知道它们的类别,还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里,我们将这类任务称为目标检测(objectdetection)或目标识别(objectrecognition)。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如,在无人驾驶里,我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
图像增广微调

我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet‐18作为源模型。在这里,我们指定pretrained=True以自动下载预训练的模型参数。如果首次使用此模型,则需要连接互联网才能下载。预训练的源模型实例包含许多特征层和一个输出层fc。此划分的主要目的是促进对除输出层以外所有层的模型参数进行微调。下面给出了源模型的成员变量fc。在ResNet的全局平均汇聚层后,全连接层转换为ImageNet

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#深度学习
到底了