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In situation of finetuning, parameters in backbone network need to be frozen. To achieve this target, there are two steps. First, locate the layers and change their requires_grad a…
目标检测中，存在很多常见的模型评估与选择的度量方法，本文结合周志华老师的<机器学习>，以及自己的理解对常见的度量方法做一个总结。 基础介绍 常见的评估方法，我们在进行样本学习与测试的过程中，通常采用多种方式来进行样本集合的分类。(1) 留出法将样本按比例分为两个子集，一个为训练集，一个为验证集，通常保证训练集和验证集的样本类别服从同分布。多次划分…
1. sess.run() hangs when called / sess.run() get stuck / freeze that ctrl+c can’t kill process 解决： 1 coord = tf.train.Coordinator() 2 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=…
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）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学习方法之一。 GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器。判别器则需要对接收的…
import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import models # 残差快 残差网络公式 a^[L+2] = g(a^[L]+z^[L+2]) class ResidualBlock(nn.Module):…
https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667
gather函数的的官方文档： torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. For a 3-D tensor the output is specified by: out[i][j][k] = input[…
一、总结 一句话总结： (A)、【短期记忆】：循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。 (B)、【接收自身信息】：在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 (C)、【梯度爆炸或梯度消失】…
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