摘要：
報錯的原因在于Pytorch0.4之后，在BN層后新增加了track_running_stats這個參數。 在調用預訓練參數模型是，官方給定的預訓練模型是在pytorch0.4之前，因此，調用預訓練參數時，需要過濾掉“num_batches_tracked”。 以resnet50為例： 為了加載不同
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摘要：
講解前提——已經在Windows或者Mac系統上安裝好PyQt5及其相應的配置 參考書：《PyQt5 快速開發與實戰》 （1）基本概念 窗口：指程序的整體界面，可以包含標題欄、菜單欄、工具欄、關閉按鈕、最小化按鈕、最大化按鈕等(可以理解為相當于瀏覽器的主頁) 控件：指按鈕、復選框、文本框、表格、進度
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摘要：
利用ImageNet下的預訓練權重采用遷移學習策略，能夠實現模型快速訓練，提高圖像分類性能。下面以vgg和resnet網絡模型為例，微調最后的分類層進行分類。 注意，微調只對分類層(也就是全連接層)的參數進行更新，前面的參數需要被凍結。 （1）微調VGG模型進行圖像分類（以vgg16為例） impo
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摘要：
數據集的格式如下： 數據集名稱(如My_ImageSet）： 類別1 image_1 image_2 ...... 類別2 image_1 image_2 以此類推 批量更改圖像文件名的代碼如下： # _*_ coding: UTF-8 _*_ # Author: liming import os
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摘要：
在利用深度神經網絡模型進行圖像分類時，數據集的處理至關重要，為了訓練和評價模型的好壞，一般需要將數據集劃分為訓練集和測試集。 這里以遙感圖像場景分類數據集NWPU-RESISC45為例，按照預先設置好的比例，進行訓練集和測試集劃分，Python代碼如下： 1 # *_*coding: utf-8 *
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