12猫分类学习笔记四(优化+知识篇)
12猫分类学习笔记四(优化+知识篇)
附加指标
模型参数:25,557,032
FLOPs: 3.51G 。
引用论文:Deep Residual Learning for Image Recognition 2015
论文原文
该论文由何凯明(Kaiming He)、张学工(Xiangyu Zhang)、Ren Shaoqing 以及 Sun Jian 等人撰写。论文中提出了残差学习的概念,将残差块(Residual Block)引入到深度神经网络中,通过其解决了深度神经网络训练中出现的梯度消失和梯度爆炸等问题。同时,通过使用深度残差网络,ResNet 在2015年 ImageNet 图像分类竞赛中夺得冠军,成为了当时最先进的图像分类模型。
优化方向
在接下来的工作中,可以考虑增加图像增强操作,例如图像裁剪,图像亮度调整,图像对比度调整等待,从而丰富训练集,防止过拟合。
可以考虑使用其他残差网络,例如ResNet101,ResNet152进行改进。或者对Resnet的网络进行调参,进一步细化。
可以从超参数的角度进一步优化,比如调整学习率,自适应学习率策略,训练轮数等。
还没有 ...
12猫分类学习笔记三(预测篇)
12猫分类学习笔记三(预测篇)
训练的代码集中在cat_test.py里。编译执行该文件即可进行预测。
基本上就是调用model.eval,然后进行格式整理,导出对应格式的csv即可。
cat_test.py 源代码
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192import torchfrom torch import nn,optimimport torchvision.transforms as transformsimport torchvisionimport pandas as pdimport osfrom PIL import Image# 种类数num_classes = 12 # 分类别数量# 模型文件名称cat_model_name = "cat_m ...
12猫分类学习笔记二(训练篇)
12猫分类学习笔记二(训练篇)
训练的代码集中在cat_trian.py里。编译执行该文件即可进行训练
1 导包
1234567import torchfrom torch import nn,optimimport torchvision.transforms as transformsimport torchvisionimport pandas as pdimport osfrom PIL import Image
2 全局变量
12345678# 种类数num_classes = 12 # 分类别数量# 导出模型文件名称cat_model_name = "cat_model.pth"# 超参数?batch_size = 32 # 一次批数loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数设置epochs = 3 # 训练迭代次数设置
3 transform(数据处理,数据增强)
1234567891011121314151617181920#定义transformtransform = transforms.Compo ...
12猫分类学习笔记一(配置篇)
12猫分类学习笔记一(配置篇)
0 背景介绍
飞桨PaddlePaddle大赛:猫的十二种分类问题。
本场比赛要求参赛选手对十二种猫进行分类,属于CV方向经典的图像分类任务。图像分类任务作为其他图像任务的基石,可以让大家更快上手计算机视觉。
结合深度学习框架Pytorch和AI平台Paddle,使用分类模型,对这十二种猫进行分类。从第二次实验课开始,全部实验课用来完成这个比赛。
比赛地址:
旧地址
2023新地址
官网有数据集和对应的baseline视频和博客,都可以参考一下。
1 环境安装
有同学问我,为什么不用飞桨的那个BML平台呀?
我的评价是:休想从我身上撸一毛钱,而且我用个conda虚拟环境+pycharm自己用的熟的工具多香啊~。要不是老师要求用那个什么AI平台Paddle,我都懒得搞它。
我的配置如下:
anaconda
pycharm
pytouch 1.12.0
Paddle
cuda+cudnn:11.6,8.0.0
pyecharts pip install pyecharts
pandas pip install pandas
1.1 conda 虚拟环境的 ...
嫦娥奔月改编版
一、嫦娥奔月各个版本
1.1原装正版
相传在远古的时候,天上突然出现了十个太阳,晒得大地直冒烟,老百姓实在无法生活下去了。
有一个力大无比的英雄名叫后羿,他决心为老百姓解除这个苦难。后羿登上昆仑山顶,运足气力,拉满神弓,“嗖——嗖——嗖——”一口气射下九个太阳。他对天上最后一个太阳说:“从今以后,你每天必须按时升起,按时落下,为民造福。”
后羿为老百姓除了害,大伙儿都很敬重他。很多人拜他为师,跟他学习武艺。有个叫逄蒙的人,为人奸诈贪婪,也随着众人拜在后羿的门下。
后羿的妻子嫦娥(原名:姮娥),是个美丽善良的女子。她经常接济生活贫苦的乡亲,乡亲们都非常喜欢她。一天,昆仑山上的西王母送给后羿一丸仙药。据说,人吃了这种药,不但能长生不老,还可以升天成仙哩。可是,后羿不愿意离开嫦娥,就让她将仙药藏在百宝匣里。
这件事不知怎么被逄蒙知道了,他一心想把后羿的仙药弄到手。八月十五这天清晨,后羿要带弟子出门去,逄蒙假装生病,留了下来。到了晚上,逄蒙手提宝剑,迫不及待地闯进后羿家里,威逼嫦娥把仙药交出来。嫦娥心里想,让这样的人吃了长生不老药,不是要害更多的人吗。于是,她便机智地与逄蒙周旋。逄蒙见嫦娥不肯 ...
24考研计划
24考研计划
广东工业大学软件工程20届学生,计划23年2月开始准备考研。保研由于卷王过多且本人绩点不高,没有过多两眼的科创加分,所以准备考研了呜呜呜。
英语复习计划
时间安排
2-3月:每天15分钟字帖,20分钟左右的背单词。一周写一套六级真题。
3~6月:每天15分钟字帖,20分钟左右的背单词。一周写两套左右六级真题,也可以针对部分内容强化复习。
7~10月:稳固复习,强化作文等专项训练。
10~12月:冲刺。
资料安排
英文字帖:
墨点字帖
考研真相:
【全部现货】2024考研真相英语一/24考研 英语二全套2023圣经一二历年真题英语解析试卷 基础研读版+高分突破+考前冲刺 搭词汇闪过-tmall.com天猫
数学复习计划
时间安排
2~3月:成功过一遍金榜的所有数学基础题,并开始写些老年代的原题。
3~6月:做提高篇,
7~10月:强化,刷题
10~12月:补充,冲刺
因为22年11月为了参加数学竞赛,已经算是狠狠过了一遍高数。,所以可以多花点时间在薄弱的学科里。
资料
《【限时包邮赠历年真题+公式手册】2023李永乐考研数学复习全书基础篇+基础过关660题+ ...
数据预处理概念
数据预处理概念篇
数据预处理的目的是,对原始数据进行预处理,以提高数据质量,提高学习算法的准确性、有效性和可伸缩性,达到简化学习模型和提高算法的泛化能力。
常用的数据预处理技术包括:
数据清理
数据变换
数据归约
数据离散化
特征选择
1、数据集类型
三个重要特征
维度:数据集中的对象具有的属性个数总合
稀疏性:有意义数据的占比。
分辨率:观察深度。
三类数据集:
记录数据:
事物数据/购物篮数据
数据矩阵
基于图形的数据
有序数据:
时序数据:
序列数据:生物学序列,购物单
时间序列数据:股票,库存控制
空间数据:空间自相关,地理系统,医学图像
流数据:电力供应,银行
2、数据统计特性
数据统计又称为汇总统计
中心趋势度量:
均值(mean)
算术均值:
x‾=∑i=1NxiN=x1+x2+…+xNN\overline{x} = \frac{\sum_{i=1}^{N}{x_i}}{N} = \frac{x_1 + x_2 + \ldots + x_N}{N}
x=N∑i=1Nxi=Nx1+x2+…+xN
加权算数均值(带权重):
x‾=∑i=1 ...
图片爬取
图片爬取
在爬得书本数据后,不是有一个图片的img地址嘛~
我们还可以把他保存至本地,本次就教大家将网上的图片,批量拉进自己的电脑
1 库与数据的导入
1234import pandas as pdimport requestsimport timedata = pd.read_csv("book_data_2.csv")
其中国data.iloc[0][4]为图片地址
类似:
1'https://img2.doubanio.com/view/subject/s/public/s34327482.jpg'
2 爬取并转换为二进制保存
123456789for i in range (0,len(data)): url = data.iloc[i][4] r = requests.get(url) time.sleep(0.2) # 防止被捕 path = "./image/" + str(data.iloc[i][0]) + ".jpg" # 名字与地址 with open(p ...
腾讯云从业者认证学习笔记
腾讯云从业者认证学习笔记前言
我的成绩
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腾讯云从业者认证
【限时免费】腾讯云从业者认证课程 - 腾讯产业互联网学堂 (tencent.com)
模拟考试
认证概述
腾讯云从业者认证是云计算行业从业者的初级技能认证, 通过该认证可有效验证您是否具备掌握云计算基础知识以及理解腾讯云基础产品的功能和使用场景的能力。适用于初入云计算行业, 计划从事售前工作, 或逐步向运维、架构等角色提升的人员。该认证需要学员提前报名, 在腾讯云官方授权的考试中心进行。
适合对象
正在从事或有志于从事云计算相关岗位的学生或IT从业者;
具有计算机、网络通信、数据处理等领域的学习或工作经验;
对虚拟化、服务器、存储、网络、数据库、安全等基本概念有所了解;
课程目录
考试内容
知识域
百分比
知识点
云计算基础
30%
1.1 计算发展历史 1.2 云计算的技术架构 1.3 云计算的影响 1.4 业界主流云产品
腾讯云产品基础知识
70%
2.1 腾讯云云网络, 云CDN, 云存储, 云数据库, 云安全产品功能、优势和适用场景 2.2 腾讯云云网络, 云CDN, 云存储, 云数 ...
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适合对象
正在从事或有志于从事云计算相关岗位的学生或IT从业者;
具有计算机、网络通信、数据处理等领域的学习或工作经验;
对虚拟化、服务器、存储、网络、数据库、安全等基本概念有所了解;
我的得分
课程目录
考试内容
知识域
百分比
知识点
云计算基础
30%
1.1 计算发展历史 1.2 云计算的技术架构 1.3 云计算的影响 1.4 业界主流云产品
腾讯云产品基础知识
70%
2.1 腾讯云云网络, 云CDN, 云存储, 云数据库, 云安全产品功能、优势和适用场景 2.2 腾讯云云网络, 云CDN, 云存储, 云数 ...