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RepVGG+CSRA

记录论文中提到的repvgg_b0与csra模块结合方法

论文链接:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37795420/ 第一篇文章啊，现在看看有瑕疵，也是我的进步… 这里记录一下组合方法，防止以后需要复盘（虽然这也是忘记后再想出来的）。 RepVGG完整代码 import torch.nn as nn import numpy as np import torch import copy from se_b...

Posted by zichuana on July 11, 2024

立体匹配系列笔记1

标号1-2

1、【关于立体视觉的一切】Deep Depth Completion 基于深度学习的深度图补全 （该系列不更新，打工时没精力写……） https://zhuanlan.zhihu.com/p/44801508?utm_campaign=&utm_medium=social&utm_oi=678336375149957120&utm_psn=161912858...

Posted by zichuana on September 1, 2023

细菌学篇(形态与培养)

微生物学710考纲内容归纳

Posted by zichuana on June 17, 2023

深度学习授课记录1

2022人工智能竞赛软件组深度学习代码讲解

本节介绍代码结构 库的安装跳过不介绍:) from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torch import torch.nn as nn import os from PIL import Image 这是个好习惯，比赛...

Posted by zichuana on May 26, 2023

深度学习授课记录3

2022人工智能竞赛软件组深度学习训练过程讲解

本节介绍深度学习网络模型的训练过程 22年人工智能赛题只要求输出loss，所以没有输出训练时每次epoch准确率，这个还是要有吧，假设训练集和验证集的acc输出的话，是可以很好地判断模型是否拟合，比赛并不要求这一点。 但是这个我觉得还是很有必要提醒一下，避免因为这个比赛导致了一些误区。 通常训练一个模型是需要划分成，训练集，验证集和测试集的。在测试集和验证集上训练，在测试集上测试，...

Posted by zichuana on May 26, 2023

深度学习授课记录2

2022人工智能竞赛软件组深度学习网络讲解

本节介绍竞赛所写的网络结构 观察一下我对NET做了什么，加了很多个print，.shape的用法自己去搜，我只会和你说.shape方法就是输出tensor的shape，学会这样，方便调整你的网络。 class NET(nn.Module): def __init__(self, len): super(NET, self).__init__() ...

Posted by zichuana on May 26, 2023

A2HS使用记录

一个笔记

方法来自于https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/Progressive_web_apps/Add_to_home_screen 敲重点！！！！ 在manifest内容中start_url上述连接作者介绍: 提供启动添加到主屏幕应用程序时应加载的资源的路径。请注意，这必须是一个相对 manifest 指向网站主页的相对路径。另请注意，Chro...

Posted by zichuana on April 5, 2023

创建python库方法指南

一个笔记嗯

创建 首先确定所创建的python库没有重名，假定为XXX。 本地新建一个文件夹名字XXX。 XXX文件夹格式如下： XXX ├─XXX │ ├─__init__.py │ └─XXX.py ├─LICENSE ├─README.md └─setup.py __init__.py 初始化启动函数 from __future__ import absolute_import fro...

Posted by zichuana on March 3, 2023

RepVGG网络可视化

以RepVGG_b0为例

搜了一会没找到相关代码，自己写一个记录一下代码~ 可视化RepVGG代码 from PIL import Image from torchvision import transforms import torch # from model.CSRA_RepVGG import create_RepVGG_A0, create_RepVGG_B0, CSRA from torch.u...

Posted by zichuana on February 10, 2023

计挑赛人脸比对竞赛解决方法

第四届计算机能力挑战赛大数据与人工智能赛道

源码上传至githubhttps://github.com/Zichuana/Face-comparison-competition-solution 该解决方案获得华东赛区一等奖，国赛二等奖 1.整个赛题的解决思路以及用到的数据处理方法 解决思路与引用介绍 解决第四届计算机能力挑战赛大数据与人工智能赛题 搭建VGG孪生网络训练所给数据集得到模型train_net.pth，并使用F...

Posted by zichuana on January 11, 2023

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