功能更强更灵活 剪切压缩过程自动化 剪切压缩策略支持更多网络结构 蒸馏支持多种方式，用户可自定义组合 loss 支持快速配置多种压缩策略组合使用 PaddleSlim 蒸馏、剪切、量化简要介绍 蒸馏 模型蒸馏是将复杂网络中的有用信息提取出来...卷积核剪切 该策略通过减少指定卷积层中卷积核的数量，达到缩减模型大小和计算复杂度的目的。...PaddleSlim 使用示例 该示例参考 PaddlePaddle/models/fluid/PaddleCV/image_classification 下代码，分别实现了以下策略： 蒸馏：用 ResNet50...对 MobileNetv1 的在 ImageNet 1000 数据上的蒸馏训练。...1.2 预训练模型准备 脚本 run.sh 会自动从 models/fluid/PaddleCV/image_classification 下载 ResNet50 和 MobileNetv1 的预训练模型
引言 迁移学习是深度学习中的一种重要技术，它通过利用在大规模数据集上预训练的模型，来加速和优化新任务的学习过程。...from tensorflow.keras.applications import VGG16, ResNet50 # 加载预训练模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet...') resnet50_model = ResNet50(weights='imagenet') # 根据新任务选择合适的预训练模型 def choose_model(task_type):...A: 可以通过网格搜索或随机搜索等方法来调整超参数。开始时可以选择较小的学习率和批量大小，观察模型的表现，然后逐步调整。...小结 通过选择合适的预训练模型、进行充分的数据准备与预处理，以及合理调整超参数，可以显著提升迁移学习的效果。希望本文提供的策略和示例代码能帮助大家在实际操作中取得更好的结果。
考虑对模型训练速度的影响，如果直接使用cudaMalloc和cudaFree接口进行显存分配和释放，调用的过程非常耗时，会严重影响模型的训练和预测速度。...首先您需要在本地安装飞桨1.7，然后在飞桨GitHub中下载模型库代码，运行如下命令，进入”models/PaddleCV/image_classification”目录。...实验证明：使用AutoGrowth策略后，一张16G V100的GPU可以并行4个ResNet50训练任务。那么，AutoGrowth策略的使用会不会影响模型的训练速度呢？...飞桨1.7支持自定义每个任务使用的最大显存策略，用户只需要配置几个参数，即可实现同一张GPU卡多个任务间的资源隔离。...图2显存不足报错提示 03 默认LAZY显存分配方式，实现不同卡上训练任务的隔离 下面通过执行一段简单的飞桨训练代码，了解下使用LAZY策略后，显存分配方式的变化。
图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。...代码部分 本教程使用的是百度PaddleCV的预训练模型，总共好几十种，默认是ResNet50 详细文档地址 https://github.com/PaddlePaddle/models/tree...train.txt:训练集合的标签文件，每一行采用"空格"分隔图像路径与图像的标签，例如： train/n02483708/n02483708_2436.jpeg 1 val.txt:训练集合的标签文件...，每一行采用"空格"分隔图像路径与图像的标签，例如： val/ILSVRC2012_val_00000001.jpeg 2 接下来可以开始训练了，使用代码： !...work/image_classification/train.py 这个是我们上传代码后，train.py的完整路径（根据自己实际情况修改） 如果要使用其他预训练模型，要从 https://github.com
飞桨（PaddlePaddle）视觉模型库图像分类持续提供业内领先的分类网络结构训练方法以及在imagenet 1000分类任务上的预训练模型。...一方面，广泛使用的ResNet50在imagenet 1000分类任务上，top1识别准确率可以达到较高的识别准确率76.5%；另一方面对一张224*224的图像进行分类，预测效率高，适合研究探索新方法和实际场景应用...「Bag of Tricks for ImageClassification with Convolutional Neural Networks」[1]汇总了近些年ResNet50改进工作，通过采用网络结构微调...、余弦学习率衰减、标签平滑、mixup以及知识蒸馏技巧，在预测效率基本不变的前提下，将ResNet50的top1识别准确率从76.5%提升到79.29%。...AlexNet使用relu作为CNN的激活函数，解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。训练时使用Dropout随机丢掉一部分神经元，避免了模型过拟合。
你可以在TFHub中找到在ImageNet和ImageNet-21k上预训练的BiT模型，你可以像用Keras Layers一样，轻松使用TensorFlow2 SavedModels，从标准的ResNet50...图1：X轴显示的是每类图像的使用数量。上面蓝色的曲线来自BiT-L模型，而下面的曲线是在ImageNet上预训练的ResNet-50（ILSVRC-2012）。...例如，在JFT上训练一个ResNet50（有300M的图像），相对于在ImageNet-21k（14.8M的图像）上训练ResNet50，并不一定能提高性能。...但当训练更大的模型如ResNet152x4时，使用JFT的性能始终要优于ImageNet-21k。 图2：较大的上游数据集（x轴）和模型大小（气泡大小/颜色）对下游任务性能的影响。...图4：MixUp采取了成对的例子，并对图像和标签进行了线性组合。这些图像来自于数据集 tf_flowers。 表2: 关于下行计划长度和我们何时使用MixUp的细节。
OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。...需要注意的是这些模型升级版本并不被支持。 从OpenVINO的2019R04版本开始支持所有公开的Pytorch模型，支持的模型列表如下： ?...Pytorch ONNX到OpenVINO IR转换 下面的例子演示了如何从torchvision的公开模型中转换为ONNX，然后再转换为IR，使用OpenVINO完成调用的完整过程。...01 下载模型与转ONNX格式 要下载与使用torchvision的预训练模型，首选需要安装好pytorch，然后执行下面的代码就可以下载相关支持模型： import torchvision.models...03 OpenVINO SDK调用 对转换好的IR模型，就可以首先通过OpenVINO202R3的Python版本SDK完成加速推理预测，完整的代码实现如下： from __future__ import
以 SSD 模型（单阶段目标检测）为例子，可以通过以下命令实现单张图片的预测 # 使用SSD检测模型对图片进行目标检测，第一条命令是下载图片，第二条命令是执行预测，用户也可以自 # 己准备图片 $ wget...基于以上介绍的 PaddleHub 两大功能，用户可以实现： 无需编写代码，一键使用预训练模型进行预测； 通过 hub download 命令，快速地获取 PaddlePaddle 生态下的所有预训练模型...为了快速体验，我们直接加载 PaddleHub 提供的猫狗分类数据集，如果想要使用自定义的数据进行体验，请查看自定义数据。...自定义数据 本节说明如何组装自定义的数据，如果想使用猫狗数据集进行体验，可以直接跳过本节。 使用自定义数据时，我们需要自己切分数据集，将数据集且分为训练集、验证集和测试集。...同时使用三个文本文件来记录对应的图片路径和标签，此外还需要一个标签文件用于记录标签的名称。
) 2.2.2 找出模型无法识别出是狗和猫的图片 根据 ImageNet 图像标签 ，标签 151-268 是狗，标签 281-285 是猫。...经过模型的初步筛选，在原有 25,000 张图片的训练集中，有 3,430 张图片模型未识别出是狗或者猫。但通过对这些未识别出来的图片随机抽样观察，发现存在很多明显是猫的图，以及少量是狗的图片。...这里直接使用相关代码获取数字标签到文本标签的映射字典。...2.2.3 改进筛选模型 通过上一小节的观察，我们发现，简单对图片预测单一分类（概率最高的），会因为图片中存在其他物体干扰，而导致无法识别出猫和狗。...3,430 张图片中，使用改进的模型重新筛选不能识别的图片。
经 ImageNet 预训练的 ResNet50 系列模型是当今图像提取表征的业界标准，而我们在 BigTransfer (BiT) 论文中分享的模型在跨多任务上的性能明显优于 ResNet50，即便每个数据集只使用少数几张图像...-50 在本教程中，我们将展示如何加载其中一种 BiT 模型，并： 以原生方式使用模型或 针对目标任务微调模型以提高准确率 具体来说，我们将演示如何使用在基于 ImageNet-21k 上训练的 ResNet50...为此，我们将使用在 ImageNet 上完成微调的模型，这样便拥有可解释的 1000 个类的 ImageNet 标签空间。模型并未涵盖许多常见对象，但却合理解释了图像内容。...1000 个类的 ImageNet 标签空间 https://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a 在 Colab 中，您可以通过网址加载图像并查看模型的预测结果...请注意，正确的标签“郁金香”并非 ImageNet 中的类，因此模型目前无法进行预测。让我们看看模型会将图像归入哪个类： ? 该模型预测了一个相似度非常高的类：“灯笼椒”。
image-20210313165943853 模型架构分为两部分，图像编码器和文本编码器，图像编码器可以是比如 resnet50，然后文本编码器可以是 transformer。...image-20210313193337687 上图是在27个数据集上的对比实验结果，Linear Probe ResNet50 是指首先将 ResNet50 在 imagenet 数据集上做预训练。...从实验结果上看，Zero-Shot CLIP 在其中16个数据集上都超过了 Linear Probe ResNet50，甚至包括了 imagenet。...可以看到随着变种版本的难度增大，ResNet101分类精度愈来愈差，而CLIP的表现则依然很坚挺。 通过添加标签对CLIP分类效果的影响 ?...通过这个实验说明文本编码器部分的标签文本构造对CLIP分类结果的影响非常大。 总结 CLIP提供一个如何做 zero-shot 分类的思路，且模型鲁棒性强。
该方法是基于作者之前MEAL(通过判别方式进行知识蒸馏集成)改进而来，作者对MEAL进行了以下两点改进： (1) 仅在最后的输出部分使用相似性损失与判别损失； (2) 采用所有老师模型的平均概率作为更强的监督信息进行蒸馏...该文提到一个非常重要的发现：在蒸馏阶段不应当使用one-hot方式的标签编码。...上图给出了MEALV1与MEALV2的两者的区别与联系，在训练阶段，在每次迭代开始前MEALV1通过老师选择模块选择用于蒸馏的老师模型；而该文则是采用多个老师模型的平均预测概率作为监督信息。...作者通过实验表明：老师集成模型的的最后一层输出足以蒸馏一个强学生模型。...One-hot标签是人工标注的，存在不正确或标注信息不全。ImageNet数据中有不少图像包含不止一个目标，但仅赋予了one-hot标签，难以很好的表示图像的内容信息。
全是小狗的图片 另一边全是狼的图片 加载数据集 狼狗数据集提取自ImageNet分类数据集，使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作...数据集可视化 训练数据集通过MindSpore的ImageFolderDataset接口加载，返回值为字典。...用户可以通过create_dict_iterator接口创建数据迭代器，使用next迭代访问数据集。在本章中，每次使用next可获取18个图像及标签数据。...训练模型 构建Resnet50网络 固定特征进行训练 训练和评估 可视化模型预测 总结 使用迁移学习方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类的案例。...首先介绍了数据集的下载和预处理操作,然后使用ResNet50模型进行训练和验证,最后保存了精度最高的模型参数。同时也展示了预测结果的可视化以及固定特征进行训练的方法。
导读 使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。 ? 如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。至少，对我来说是的。...通过为我们的问题添加特定的层，我们可以达到更高的精度。 在删除顶层之后，我们需要放置自己的层，这样我们就可以得到我们想要的输出。例如，使用ImageNet训练的模型可以分类多达1000个对象。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...VGG-19网络还使用ImageNet数据库中的100多万张图像进行训练。当然，你可以使用ImageNet训练过的权重导入模型。这个预先训练过的网络可以分类多达1000个物体。...该模型对ImageNet数据库中的100多万张图像进行了训练。与VGG-19一样，它可以分类多达1000个对象，网络训练的是224x224像素的彩色图像。
可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。...ShuffleNet v2 MobileNet v2 ResNeXt Wide ResNet MNASNet 这里我选择了ResNet50，基于ImageNet训练的基础网络来实现图像分类， 网络模型下载与加载如下...这里首先需要加载ImageNet的分类标签，目的是最后显示分类的文本标签时候使用。...然后对输入图像完成预处理，使用ResNet50模型实现分类预测，对预测结果解析之后，显示标签文本，完整的代码演示如下： with open('imagenet_classes.txt') as f:...DNN的调用，首先转为ONNX模型，直接使用torch.onnx.export即可转换(还不知道怎么转，快点看前面的例子)。
不过，在预训练的模型（VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 与 Xception）完全集成到Keras库之前(不需要克隆单独的备份)，我的教程已经发布了，通过下面链接可以查看集成后的模型地址...Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中，开箱即用： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...ImageNet是个什么东东 ImageNet是一个手动标注好类别的图片数据库(为了机器视觉研究)，目前已有22,000个类别。...根据这些预测结果，将它们传递给ImageNet辅助函数decode_predictions，会得到ImageNet类标签名字(id转换成名字，可读性高)以及与标签相对应的概率。...总结 简单回顾一下，在今天的博文中，我们介绍了在Keras中五个卷积神经网络模型： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 此后，我演示了如何使用这些神经网络模型来分类图像
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
