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空洞卷积与残差网络.rar

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简介：
本资源介绍了一种结合空洞卷积和残差网络结构的深度学习方法，适用于图像识别领域中需要在不减少感受野的情况下增加网络深层的信息提取能力。 本段落主要介绍了空洞卷积以及残差网络的代码实现，并且包含数据集部分的内容。整个框架使用的是PyTorch库进行开发。

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  • 空洞卷积与残差网络.rar
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    本资源介绍了一种结合空洞卷积和残差网络结构的深度学习方法，适用于图像识别领域中需要在不减少感受野的情况下增加网络深层的信息提取能力。 本段落主要介绍了空洞卷积以及残差网络的代码实现，并且包含数据集部分的内容。整个框架使用的是PyTorch库进行开发。
     
  • 使用手动与torch.nn方法构建卷积神经网络、空洞卷积及残差神经网络
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    本项目深入探讨了利用PyTorch框架实现卷积神经网络(CNN)、空洞卷积(Dilated Convolution)和残差神经网络(ResNet)，结合手动编码与预定义模块，以优化图像识别任务的性能。 1. 二维卷积实验 手写实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验。从训练时间、预测精度以及损失函数的变化等多个角度分析实验结果（建议使用图表形式展示）。同时，利用`torch.nn`库来实现二维卷积，在相同的数据集上执行同样的实验并进行全面的对比分析。 还需对不同超参数的影响进行研究和比较，比如卷积层数量、卷积核大小、批量大小以及学习率等。至少选择其中一到两个方面深入探讨。 2. 空洞卷积实验 使用`torch.nn`库实现空洞卷积，并保证膨胀因子（dilation）满足HDC条件如1, 2, 5，并堆叠多层进行训练，同样在至少一个数据集上执行实验。从多个角度分析其效果：包括但不限于训练时间、预测精度和损失函数的变化。 将所得到的空洞卷积模型与普通二维卷积网络的结果进行对比研究，在上述提到的角度下展开详细的比较分析。 此外，还需对不同超参数的影响做进一步的研究，比如层数量、核大小以及膨胀因子的选择等。至少选择其中一到两个方面深入探讨（选作）。 3. 残差网络实验 根据给定的结构实现残差网络，并在至少一个数据集上进行训练和测试。从多个角度分析其性能：包括但不限于训练时间、预测精度及损失函数的变化。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验三：卷积神经网络、空洞卷积与残差神经网络实践
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    本课程实验为北京交通大学《深度学习》系列之一，聚焦于卷积神经网络(CNN)、空洞卷积及残差神经网络的深入探索和实际应用，旨在通过理论联系实践的方式提升学生在图像识别领域的技术能力。 二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 2.利用torch.nn库实现二维卷积，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 3.对比不同超参数的影响，包括但不限于卷积层数、卷积核大小、batchsize和学习率(lr)。选取其中1-2个参数进行深入分析。 4.在PyTorch中实现经典模型AlexNet，并至少在一个数据集上进行实验分析（平台课学生选做，专业课学生必做）。若无GPU环境，则需完成模型的构建部分即可。 5.使用前馈神经网络模型进行实验并与卷积模型的结果对比分析（可选）。 空洞卷积实验（仅限专业课程） 1.利用torch.nn实现空洞卷积，并确保膨胀率(dilation)满足HDC条件，例如采用序列1,2,5。需要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度和Loss变化等角度分析结果（最好使用图表展示）。需将所得的空洞卷积模型实验结果与常规二维卷积模型的结果进行对比。 残差网络实验（仅限专业课程） 1.实现给定任务。
     
  • PyTorch 中的普通卷积与空洞卷积示例
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    本文通过代码示例详细对比了在PyTorch框架中如何实现普通卷积和空洞卷积的操作，帮助读者理解两者的区别及应用场景。 ```python import numpy as np from torchvision.transforms import Compose, ToTensor import torch.nn.init as init def transform(): return Compose([ ToTensor(), # Normalize((12, 12, 12), std=(1, 1, 1)), ]) arr = range(1, 26) arr = np.reshape(arr,[5,5]) arr = np.expand_dims(arr, ```
     
  • CDCN：中心差分卷积网络
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    CDCN是一种创新性的中心差分卷积网络，通过改进传统卷积神经网络结构，提升了特征提取能力，在图像处理和计算机视觉领域展现出了优越性能。 我们基于中心差分卷积（CDC）和对比深度损失（CDL），在ChaLearn多模式遭遇反欺骗攻击检测挑战@ CVPR2020 中取得了第一名，在ChaLearn单模态（RGB）遭遇反欺骗攻击检测挑战@ CVPR2020中获得了第二名。该方法仅用于研究目的，禁止商业用途。 若使用了CDCN或CDL，请引用以下五篇论文： 1. @inproceedings {yu2020nasfas， title = {NAS-FAS：用于人脸反欺骗的静态动态中央差分网络搜索}， 作者= {Yu，Zitong and Wan，Jun and Qin，Yunxiao and Li，Xiaobai and Li，Stan Z. and Zhao，Guoying}， booktitle = {TPAMI}， 年= {2020} } （此处省略了其余四篇论文的具体信息以符合格式要求。）
     
  • 残差网络的代码
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    这段内容主要介绍了如何编写和实现残差网络的相关代码，包括其架构设计、前向传播过程等核心部分。适合对深度学习与神经网络感兴趣的开发者阅读和实践。 ResNet残差网络非常适合学习使用，尤其适合与相关论文配合阅读。对于初学者来说，这是一个经典且易于理解的代码示例。
     
  • ST-GCN时空图卷积神经网络
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    简介：ST-GCN是一种用于处理时空数据的深度学习模型，通过图卷积神经网络有效捕捉节点间的关系与动态变化，广泛应用于动作识别、时空预测等领域。 Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition. 这是一篇2018年发表在AAAI会议上的关于图卷积神经网络的论文，并提供了相应的代码。
     
  • STResNet: 基于TensorFlow的深度时空残差网络(ST-ResNet)实现
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    STResNet是一款基于TensorFlow框架开发的深度学习模型，专为处理时空序列数据设计，采用创新性的残差网络结构优化长短期时空依赖性建模。 TensorFlow中的ST-ResNet 深时空残留网络（ST-ResNet）是基于一本书的TensorFlow实现的一个端到端深度学习模型。该模型利用时间紧密度、周期性和趋势性等独特属性，来预测城市地区人群的流入和流出。 ### 模型架构 先决条件： - Python 2.7 - TensorFlow 1.8 - NumPy 1.14.2 ### 使用方法 要创建ST-ResNet架构的TensorFlow计算图，请运行以下命令： ``` $ python main.py ``` ### 代码组织结构 该模型使用面向对象编程（OOP）和广泛的模块化实现。 文件结构如下： `main.py`：此文件包含主程序。在这里生成了ST-ResNet的计算图，并启动会议进行训练。 `params.py`：用于声明超参数的Params类在此文件中定义。 `modules.py`：该文件包含了以模块化方式编写的辅助函数和自定义神经层，采用了面向对象编程范式。