该文章的主要思想是把 Faster RCNN 目标检测框架进行扩展，添加一个 Mask 分支用于检测目标框中每个像素的类别，网络架构如下所示： 本文章主要讲解，应用 MaskRCNN 模型实现 Color...: 转换后图片如下所示： 该应用的主要思想为：准备标注过气球的训练数据；执行 Mask RCNN 的训练；训练完毕后，对测试图片进行 Inference，找到气球部分的 mask 掩码；使用 open...：从 https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git 下载 MaskRCNN 代码，该代码由 matterport 公司开源，模型主要由 keras 和 tensorflow...一方面提供 RPN 网络的特征提取信息，另一方面继续向前传播，生成特征图供 ROI Pooling 模型使用。...然后讲解了如何应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash（色彩大师）的效果；并对 Mask RCNN 的关键技术进行分析，主要包括训练数据，Faster RCNN 网络结构，主干网络（
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...如果不知道预训练的ckpt中参数名称，可以使用如下代码打印： for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。...Tokenizer 官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。
使用VGG16作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3...如果使用ResNet101作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master，在之前使用VGG16作为预训练模型的训练步骤基础上需要修改几个地方。...第一个，在之前的第6步时，改为下载预训练模型ResNet101，在....# 添加的代码（使用resnet101作为预训练模型） from lib.nets.resnet_v1 import resnetv1 # 添加结束 # 添加的代码（使用resnet101...训练时，模型保存的路径是./default/voc_2007_trainval/default，每次保存模型都是保存4个文件，如下图所示。 相应地，测试时也需要修改几个地方。
比如经典的CLIP模型，使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练，在图文匹配等任务上取得非常好的效果。...通过这种方式统一格式后的数据，可以直接使用原来CLIP中的对比学习方式进行训练，实现了同时使用多种类型数据的目的。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...在预训练阶段就引入prefix prompt，让模型在预训练过程中就能区分两种类型的数据。
Colaboratory 是谷歌的 Jupyter notebook 环境，允许用户使用谷歌提供的免费 GPU 通过浏览器直接运行代码，无需任何设置。...TF Hub 还提供多种可直接应用的预训练机器学习模块，它们通常具备 Colab notebook 来说明如何应用，使操作更加简单。 ?...TensorFlow 的工作人员将尽己所能定期更新 Seedbank，并确保更新 TensorFlow.org 上的新内容。 ?...但最好的一点是 Colab 可以让你编辑 notebook、将副本保存到 Google Drive，并与朋友或在社交媒体上共享那些衍生品，以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。...你还可以从 Google Drive 中读取数据，使用 Google Drive 导入大型数据集也只是一瞬间的事儿。
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。 目前内置 文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py 详情查看代码样例 XLA和混合精度训练训练速度测试 使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集
利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...2、你如何预处理数据？ 你的模型的预处理应该与原始模型相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
当然也有少数土豪朋友们在不断训练出新的“预训练“模型，帮助苍生，提高SOTA。 那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。...“微调”这个词并不是NLP的专用名词，早在CV起飞的年代，“微调”就已经被广泛使用了，当时将深度学习模型在ImageNet上预训练，然后在自己的任务上“微调”模型的部分参数，便是当年CV模型训练的常规方法...如何微调预训练模型 A 目标任务相同 B 目标任务不相同 1 无监督+大规模数据预训练 yes yes 2 无监督+domain数据预训练 yes yes 3 有监督+相似任务预训练 yes no 4...意思是：我们给预训练模型一点prefix/prompt（提示），让模型通过这个prefix来区分不同的任务，同时我们又将目标任务改造成预训练模型一样的目标（比如将分类问题转化为seq2seq问题）。...本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题：1、微调模型的稳定性；2、如何高效进行微调？
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?...img 可以看到训练简单的猫猫狗狗还剩很轻松，正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你的模型,xxxx是你的路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx
转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...TensorFlow库也包括了MNIST数据集，因此您可以通过调用对象上的 datasets.mnist ，再调用load_data() 的方法，来分别获取训练（60,000个样本）和测试（10,000...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。...然后，我们通过使用x_train、y_train、batch_size、epochs和validation_data去调用一个拟合方法，并拟合出模型。
Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/...models 我这里下载的是： mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz 下载好模型之后可以解压缩为tar文件，然后通过下面的代码读入模型 MODEL_NAME
隐向量 这些预训练的词向量表现出了很有趣的性质，并且相对随机初始化的词向量而言，有着显著的性能提升。但是正如之前提及的，单词很少独立出现。使用预训练词向量的模型必须学习如何去使用它们。...我们如何将训练好的编码器用在新的特定任务的模型上 使用 CoVe 进行的实验 我们的实验探索了在文本分类和问答模型中使用预训练的 MT-LSTM 生成语境向量（CoVe）的优点，但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入的模型中...在最后一种情况下，我们通过一个预训练的 MT-LSTM 来运行它，以得到 CoVe 序列，我们用对应的 Glove 序列来扩展每一个 CoVe 序列。...结论 我们展示了如何训练神经网络来实现机器翻译，如何让模型去学习语境中单词的表征，我们还展示了能够使用一部分网络（MT-LSTM）去帮助网络学习其他的自然语言处理任务。...我们在训练 MT-LSTM 时使用的数据越多，模型性能的提升就越大，这或许和使用其他形式的预训练向量表征带来的性能提升是互补的。
Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。...RCNN 的训练和测试环境，为了方便起见，选择的外部环境是 Win10 + Anaconda。...同时下载 Mask RCNN 的预训练模型 “mask_rcnn_coco.h5”，放置于本地 Mask_RCNN 开源库的根目录下。...解决方法是使用国内的镜像源下载，例如清华、豆瓣。...如果你不需要在 COCO 数据集上训练和测试，只使用 Mask RCNN 训练自己的数据集，则可以直接跳过这一步。
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，...它们被称为预训练模型，因为其他研究人员可以使用它们来解决类似的问题。 下面让我描述一些预训练模型的示例。 LeNet-5 (1989)：经典的 CNN 框架 LeNet-5 是最早的卷积神经网络。...他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。...PyTorch 或 TensorFlow 都非常适合 GPU 计算。 PyTorch 在其库中包含了许多预训练模型。从这个长长的 Pytorch 模型列表中选择一个预训练模型。
/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...V1官方预训练的模型，官方提供了不同输入尺寸和不同网络中通道数的多个模型，并且提供了每个模型对应的精度。...可以根据实际的需要下载对应的模型，如下图所示。...[MobileNet V1不同输入和不同通道数的官方预训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例，表示网络中的所有卷积后的通道数为标准通道数（即1.0倍），输入图像尺寸为192X192...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后，使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图，如下代码所示。
具体而言，给定需要做逆映射的GAN模型，使用多个潜码Z利用该GAN模型生成多个特征图（映射到生成器的某个中间层），然后计算它们的重要性系数最终组合并生成目标图像。...一个无监督、训练好的GAN可以通过从潜在空间Z中采样然后合成高质量的图像，也就是Z->image。...本文引进的所谓多码（multiple latent codes），如何将它们结合在一起优化是一个关键问题。 ?...5、GAN里的知识表征 分别使用face、church、conference room、bedroom四个数据集预训练PGGAN，并以此作为先验。...基于预训练的无监督GAN，使用多码（multiple latent codes）去重建目标图像的方法。实验表明该方法可以有效利用预训练好的GAN进行多种图像处理任务。
这些项目涉及由 Google AI Research 开源的 BERT 预训练模型、DeepMind 开源的图网络库、Facebook Research 开源的关于强化学习代理构建模块和强化学习平台、TensorFlow...▌Top 1：Bert（Google AI Research，8394 Stars） 过去一个月，Bert 可以说是得到了最高的关注度。这个开源项目就是 Bert 的预训练模型。...▌Top 6：Adanet（TensorFlow，1831 Stars） Adanet 是 TensorFlow 开源的一个轻量级 TensorFlow 框架，只需少量专家干预或在没有专家干预情况下就可以学习到高质量的模型...▌Top 7：Graph_nets（DeepMind，2212 Stars） Graph Nets 是在 TensorFlow 和 Sonnet 中建立的图网库，通过 pip 安装。...▌Top 10： Maskrcnn-benchmark（Facebook，2983 Stars） Maskrcnn-benchmark 是一个基于 PyTorch 1.0 的模块 ，可以快速实现语义分割和对象检测模型算法
Mask_RCNN Keras 这是一个在Python 3，Keras和TensorFlow基础上的对Mask R-CNN的实现。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。...- MS COCO的训练代码 - 预训练的MS COCO 权重 - 使用Jupyter notebooks 来可视化检测过程的每一个步骤 - 用于多GPU训练的ParallelModel类 - MS COCO...这里演示了怎么用一个MS COCO预训练的模型来分割你的图片。里面包含了对任意图片进行目标检测和实体分割的代码。...这个模型被配置为记录loss值的变化，并在每个epoch后保存权值。 7. 组合得到最终结果 在MS COCO上训练 我们提供预训练的权值让你更简单的上手。 你还可以用这些权重为七点训练自己的模型。...如果你使用Docker,代码已经在 Docker container中验证通过。
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