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使用關聯嵌入技術進行姿態估計

[英]Pose Estimation Using Associative Embedding technique

在 Pose Estimation Using Associative Embedding technique 中，我仍然不清楚如何使用關聯嵌入層將檢測到的點從 HeatMaps 分組到單個人體姿勢。 是否有任何代碼可以清楚地給出關於此的想法？ 我正在使用 EfficientHRNet 方法進行姿勢 ...

Keras. EfficientNetV2 不收斂，而 EfficientNet 收斂

[英]Keras. EfficientNetV2 doesn't converge while EfficientNet does

使用 EfficientNet (B4) 的遷移學習進行圖像分類產生了不錯的結果。 嘗試在 V2 上運行相同的東西會卡住而無法學習。 知道應該怎么做才能解決它嗎？ 謝謝從紀元 1 開始收斂得很好： 這會卡住，幾個時期的准確性都沒有提高。 ...

Tensorflow EfficientNetB0 錯誤：TypeError：調用層“tf.math.truediv”（類型 TFOpLambda）時遇到異常

[英]Tensorflow EfficientNetB0 Error: TypeError: Exception encountered when calling layer "tf.math.truediv" (type TFOpLambda)

從tensorflow.keras.applications.EfficientNetB0創建特征提取 EfficientNetB0 model 時遇到以下錯誤。 圖片來自 tensorflow_datasets food101 。 圖像形狀為 (224, 224, 3) 且dtype=tf.flo ...

RuntimeError：輸入中的預期通道數可被 num_groups 整除，但輸入的形狀為 [64, 16, 32, 32] 且 num_groups=32

[英]RuntimeError: Expected number of channels in input to be divisible by num_groups, but got input of shape [64, 16, 32, 32] and num_groups=32

我的 EfficientNet 在我的數據集上運行良好。 現在，我將所有批次規范層更改為組規范層。 我已經用 vgg16 和 resnet18 等其他網絡完成了這個過程，一切都很好。 在 EfficientNet 我有這個錯誤RuntimeError: Expected number of cha ...

ValueError：形狀（無，無）和（無，無，無，3）不兼容

[英]ValueError: Shapes (None, None) and (None, None, None, 3) are incompatible

我正在使用 EfficientNetV2B0，一切正常，直到我嘗試擬合模型。 在 train_generator 上，我嘗試了 class_mode = 'sparse' 和 class_mode = 'categorical'，它會拋出不同類型的錯誤消息。 搞了幾天，還是沒解決，有大神幫忙嗎？ ...

訓練 CNN 的數據類型偏好？

[英]Data type preference for training CNN?

在得知標准化和規范化應該提高學習速度和准確性之前，我最初使用的是 0-255 范圍內的 int8 類型的輸入數據。 我嘗試了兩種方法，無論有無均值為零，但相對於 0-255、int8 方法，這些方法都沒有提高我的模型的學習速度或准確性。 我只是想知道，與 int8 相比，使用 float64 進行訓 ...

如何在網站內使用 python 中的 CNN 代碼？

[英]How to use a CNN code in python inside a website?

我的網站在 Python (Django) 和 JavaScript 中托管在 heroku 中。此外，我在 python 中有使用 EfficientNet 進行圖像分類的代碼，因此我想將此代碼集成到我的網站中。 思路邏輯順序如下： 用戶在網站上上傳圖片； 此圖像將使用 Python 代碼進行分 ...

如何微調 EfficientNetB3 model 並保留其一些現有標簽？

[英]How can I fine-tune EfficientNetB3 model and retain some of its exisiting labels?

我已經在我的大型圖像集上測試了 EfficientNetB3 model（在 ImageNet 上訓練過），它可以識別我擁有的某些類別的圖像，准確度各不相同，而其他類別則根本無法識別。 例如，它在校車方面做得很好： ('n04146614', 'school_bus')和('n04487081', ...

類型錯誤：1 個位置參數，但給出了 2 個，torch.nn.linear 需要

[英]Typeerror: 1 positional argument but 2 were given, torch.nn.linear takes

我正在使用 EfficientNet 來提取特征並嘗試在預訓練的 model 中添加一個全連接層，以將 out-features 的維度從efficientnet 減少到 512。當特征通過該層或 function 時遇到以下錯誤我定義的。 “類型錯誤：1 個位置參數，但給出了 2 個” 這是我嘗 ...

EfficientNetB3 架構制作 Class 激活 Map (CAM)

[英]Making Class Activation Map (CAM) for EfficientNetB3 architecture

我想為基於 EfficeintNet B3 的 model 繪制一個 class 激活 map。 但是當我遵循不同來源的不同教程和代碼時，它就失敗了…… 無法構建 grad_model ValueError：圖形斷開連接：無法獲取張量 KerasTensor(type_spec=TensorSp ...

提高 EfficientNet 的結果

[英]Improve the result of EfficientNet

暈，我還在用python苦苦掙扎。 現在我將使用 EfficientNet 模型來檢測棕櫚油的成熟度。 我正在使用 5852 張訓練圖片，分為 4 個類（每類 1463 個）和 132 個測試圖片（每類 33 個）。 經過 200 epoch 的測試，結果很差。 我有什么解決方案可以改善結果嗎？ 這 ...

Tensorflow 神經網絡中的形狀不正確 - 形狀中的批次大小

[英]Incorrect Shape in Tensorflow Neural Network - Batch size in shape

我正在關注有關在 Keras 上實現 EfficientNet 的教程。： 張量流 我正在使用我自己的數據集，因此必須手動加載它。 由於某種原因，批量大小被包含在張量形狀中，並且會引發錯誤。 我不斷收到錯誤消息： 前面的32顯然是batch size。 但我不知道為什么這是這樣的形狀並且 ...

如何在使用 EfficientNet 時防止過擬合/欠擬合

[英]how to prevent overfitting/underfitting while using EfficientNet

我是 Python 新手，所以在我的大學期末項目中，我使用 EfficientNet 將成熟的棕櫚油分為 4 類。 我總共有 5852 個訓練數據（每個 1463 個）和 132 個測試數據（每個 33 個）。 我使用了互聯網上的代碼。 但結果遠非如此。 我已經添加了layers.dropout 來 ...


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