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MobileNetV2，使用PyTorch框架，包含模型并可直接运行，用于在ImageNet主数据集上进行测试。

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简介：
利用MobileNetV2的PyTorch实现，并包含预训练模型，可以直接在ImageNet数据集中的主测试集进行测试，从而验证其作为ImageNet图像数据集的1000个分类模型的性能。原始训练代码的链接为 https://gitee.com/chenyang918/MobileNetV2-pytorch。

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  • MobileNetV2（PyTorch）——含模型并可直接运行，适用于ImageNet主数据集测试
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    本项目提供基于PyTorch框架实现的MobileNetV2模型，已集成ImageNet数据集，支持即刻运行与测试，旨在为图像分类任务优化计算资源。 MobileNetV2 是一个使用 Pytorch 实现的模型，并且可以直接执行以测试 imagenet 的 1000 分类任务。该模型是基于 imagenet 数据集进行训练的，其原始训练代码可以在 gitee 上找到。
     
  • 使用Python-Django框架开发的CMS，基于本地MySQL数据库，可直接运行。
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    这是一款采用Python-Django框架构建的内容管理系统(CMS)，支持与本地MySQL数据库无缝集成，便于开发者快速部署和启动应用。 针对内容管理系统的（CMS）需求，通过分析新闻发布的过程及数据情况，设计了如下关系模型： 1. 用户：用户编号、用户名、密码、是否为管理员标识。 2. 栏目：栏目编号、栏目名称。 3. 文章：文章编号、文章标题、文章内容、文章作者（外键关联用户编号）、发表时间、栏目编号（外键关联栏目编号）。 开发环境使用了PyCharm 2021.1.2 (Community Edition)，内存为1774M，核心数为16。项目基于Python 3.7.6和Django 2.2.5框架，并采用MySQL 8.0.26作为数据库版本，使用navicat15进行数据库管理。 在开发过程中需修改settings.py文件中的DATABASES部分内容以配置好环境设置。前端界面则采用了Bootstrap网页模板。
     
  • 利用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上进行验证
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    本项目使用PyTorch框架构建多层感知器（MLP），并通过MNIST手写数字数据集对其进行训练和测试，展示了模型的基本实现与应用。 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉 Pytorch 框架。我实现的是一个四层的多层感知器（MLP），参考了许多网上的文章来编写代码。个人认为，不同层次的感知器代码基本相似，尤其是使用 Pytorch 实现时，除了层数和参数外，大部分内容都差不多。 用 Pytorch 构建神经网络的主要步骤包括： 1. 定义网络结构。 2. 加载数据集。 3. 训练神经网络（选择优化器及计算损失函数）。 4. 测试神经网络。 接下来将从这四个方面介绍如何使用 Pytorch 搭建 MLP。
     
  • 使用TensorFlow在训练好的模型上进行测试
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    本项目利用TensorFlow框架，在已有训练集基础上对预构建模型进行测试评估，优化其性能和准确性。 在TensorFlow中进行模型测试是评估训练阶段完成后模型性能的关键步骤。本段落将详细介绍如何使用已训练好的模型进行测试，并特别关注于不同文件中处理训练与测试的情况。 首先，理解保存模型的重要性在于它允许我们在后续过程中加载和利用这些模型。通过`tf.train.Saver()`函数在TensorFlow中可以创建一个用于存储变量的保存器对象。以下是一个简单的示例代码： ```python # 创建模型所需的操作... saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 训练模型... saver.save(sess, savemodel.ckpt) ``` 在上述例子中，`tf.add_to_collection(network-output, y)`这一步骤特别重要。它将神经网络的输出添加至一个集合内，从而确保我们能够在后续导入时找到正确的节点。 一旦训练完成并保存了模型文件后，在另一个文件中我们可以使用以下方法来加载和测试该模型： ```python with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph(savemodel.ckpt.meta) saver.restore(sess, savemodel.ckpt) # 获取输入与输出节点 x = tf.get_default_graph().get_operation_by_name(x).outputs[0] y_ = tf.get_default_graph().get_operation_by_name(y_).outputs[0] pred = tf.get_collection(network-output)[0] # 使用测试数据进行预测 y = sess.run(pred, feed_dict={x: test_x, y_: test_y}) ``` 在这个过程中，`tf.get_collection(network-output)[0]`用于获取先前保存在网络输出集合中的节点。而`graph.get_operation_by_name()`函数则根据名称来检索输入和输出的操作对象。 测试阶段的目标是评估模型在未见过的数据上的表现，并通常会包括计算精度、损失等其他相关指标的步骤。上述代码中，`test_x`与`test_y`代表了用于验证的样本数据集，它们应当具有与训练数据相同的格式但包含不同的实例。 总体而言，TensorFlow提供了一套完整的工具链来方便地保存和恢复模型，在不同环境下的测试或部署工作中发挥重要作用。理解如何正确保存及导入模型对于构建可重复性和扩展性的机器学习系统至关重要。通过这种方式我们可以避免丢失先前的训练进度，并能够在新的数据集上评估模型的表现能力。
     
  • Mobilenetv2.pytorch: MobileNetV2 1.0模型在ImageNet上的72.8%准确率及多个预训练版本...
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    本项目提供了PyTorch实现的MobileNetV2 1.0模型，该模型在ImageNet数据集上达到了72.8%的Top-1准确率，并包含多种预训练版本。 MobileNet V2的PyTorch实现已发布在我的仓库中，并且发布了下一代MobileNet（*mobilenetv3.pytorch*）以及改进版的设计HBONet [ICCV 2019]，同时提供了一个更好的预训练模型。 根据Mark Sandler、Andrew Howard、Menglong Zhu、Andrey Zhmoginov和Liang-Chieh Chen的研究成果，该实现使用框架对ILSVRC2012基准进行了测试。此版本提供了示例过程用于训练和验证流行深度神经网络架构，并集成了模块化数据处理、训练日志记录及可视化功能。
     
  • Yolov4和ROS Melodic的预编译包可直接下载并使用，包含测试数据集
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    本项目提供YOLOv4与ROS Melodic的预编译软件包，用户无需复杂配置即可轻松安装及运行。内含详尽测试数据集以供验证模型性能和进行开发实验。 YOLOv4是一种高效且准确的目标检测算法，是You Only Look Once系列的第四代版本，在计算机视觉领域非常流行。它能在保持高精度的同时实现快速实时目标检测，并通过引入更先进的数据增强、模型结构优化以及损失函数调整等改进来提升其性能。 ROS（Robot Operating System）是一个开源操作系统，专为机器人软件开发设计。ROS Melodic是其中一个发行版，于2018年发布，提供了丰富的软件库和工具以方便开发者构建、编写、调试及部署机器人应用。 将YOLOv4与ROS Melodic结合意味着可以利用强大的目标检测能力来增强机器人的智能化水平。darknet_ros是一个集成YOLOv4到ROS环境中的软件包，它允许用户通过ROS消息接口使用YOLOv4进行目标检测。 在该压缩包中，darknet_ros文件夹可能包含以下组件： 1. `src`：源代码目录，包含了连接YOLOv4模型与ROS的C++代码。 2. `launch`：启动文件用于启动darknet_ros节点。 3. `config`：配置文件可以设定YOLOv4模型路径、检测阈值及其他参数。 4. `scripts`：可能包含一些辅助脚本，如加载或转换模型权重工具。 5. `worlds`：可能包含Gazebo模拟世界的配置用于测试目标检测功能。 6. `test_images` 或 `test_videos`: 测试数据集，展示YOLOv4在ROS中的运行效果。 使用这个预编译好的包，开发者可以省去自行集成YOLOv4到ROS的过程，并简化工作流程。只需要按照文档指示设置好环境并启动相应节点即可利用YOLOv4进行实时目标检测，在无人机监控、自动驾驶和服务机器人等领域有着广泛的应用前景。 在实际应用中，可能需要了解以下知识点： - YOLOv4的模型结构及其性能提升方法。 - ROS的基本概念如节点、话题、服务和参数服务器等。 - 如何发布及订阅ROS话题，并处理图像数据。 - 使用`roslaunch`命令启动ROS节点以及通过`rviz`可视化工具查看目标检测结果。 - 根据需求调整配置文件以平衡检测速度与精度。 该压缩包为开发者提供了一个快速集成的目标检测解决方案，使他们能够专注于更高层次的机器人应用开发。通过对这个软件包的学习和实践可以加深对YOLOv4及ROS集成的理解，并提升实际项目中的应用能力。
     
  • 使用PyTorch实现Swin Transformer并在CIFAR10数据集上进行训练与分类
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    本项目采用PyTorch框架实现了Swin Transformer模型，并在经典的CIFAR10图像数据集上进行了训练和分类实验，展示了该模型在小目标识别任务中的优越性能。 基于Pytorch的Swin_Transformer复现，在CIFAR10数据集上进行训练和分类。
     
  • 适用于百度EasyDL平台的水果数据集（可直接上传进行模型训练）
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    本水果数据集专为百度EasyDL平台设计，包含丰富多样的水果图像样本，用户可直接上传用于快速构建高效精准的目标识别模型。 该压缩包包含四个分类：苹果、香蕉、橘子以及混合水果。可以直接上传至百度EasyDL平台进行模型训练。
     
  • yolo.h5，可直接用于运行
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    yolo.h5是一款预训练模型文件，适用于YOLO算法。此轻量级深度学习模型可以直接加载和运行，无需额外配置，快速实现目标检测功能。 deeplearning.ai课程所需的yolo.h5文件已经亲测可用。需要进行如下改动：将`image, image_data = preprocess_image(images/ + image_file, model_image_size=(608, 608))`修改为`image, image_data = preprocess_image(images/ + image_file, model_image_size=(416, 416))`。