底层研究生-CSDN博客

原创 Swin Transformer对CNN的降维打击

前言一、回顾Transformer二、Swin Transformer背景三、Swin Transformer创新点3.1 Relative position bias3.2 循环窗口移动四、

2021-11-15 21:48:43 5000

导读该篇文章可以看作是我研一如何入门深度学习的一个大总结，本人本科专业为软件工程，硕士期间研究方向为基于深度学习的图像分割，跨度相对而言不算太大，。如果你对如何入门深度学习还很迷茫的话，那么看下去吧。一、Python的学习虽然是深度学习入门教程，但是Python的学习是必不可少的，一套完整神经网络代码是由Python串起来的，网络结构部分主要是靠PyTorch实现。二、必读入门论文建议按照顺序依次往下看：LeNet：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/d

2021-06-11 17:27:12 20067 63

原创一站式导航 -- 奋斗の博客

一、精品专栏Deep Learning：https://blog.csdn.net/dongjinkun/category_11102528.htmlPython：https://blog.csdn.net/dongjinkun/category_8118800.htmlPyTorch：https://blog.csdn.net/dongjinkun/category_10785786.htmlComputer Vision：https://blog.csdn.net/dongjin

2021-06-09 17:11:12 1677 15

原创 Python超越Java语言，跃居世界编程语言第2位了！你却还在犹豫学不学Python？

一、前言C、Java、Python作为常据世界编程语言排行榜的前三甲，必然有其得天独厚的优势。以下是2021年5月最新的高级编程语言排行榜，可以看到，Python已经超越Java语言跃居世界第二位，为什么Python越来越受欢迎了呢？看完以下几个例子，你就知道为什么了！二、几个案例让你想学Python2.1 交换变量值Python在这里插入代码片C在这里插入代码片Java在这里插入代码片2.2 筛选列表2.32.4...

2021-06-07 12:10:24 234830 556

原创都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（七）- 评估指标篇

一、前言本来这周的计划是更新上采样篇的，但是上采样篇涉及到的数学知识较多，为了让大家更好的理解弄懂，需要花费大量的时间来阐述，加上本周正在做第一篇论文的实验，实验量很多，因此，将上采样篇延迟更新。请大家谅解！那么，本篇文章主要介绍深度学习中常用的几个评估指标，这是评价一个网络模型好坏的标准，非常重要，最后，希望大家学的愉快！你们的支持是我更新最大的动力！二、评估指标解析在阐述评估指标之前，需要搞清楚混淆矩阵，也就是TP、TN、FP、FN之间的联系。TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为

2021-06-04 15:45:07 2834 58

原创 1个字，绝! -- CNN中十大令人拍案叫绝的操作

前言近十年是深度学习飞速发展的十年，自LeNet、AlexNet发展至今，通道注意力、空间注意力、生成对抗网络等技术层出不穷，最近大火的Transformer技术也在屠杀各种深度学习比赛的榜单，经过科学家的不懈努力，网络深度越来越深，网络模型的精度逐渐上升，网络的参数逐渐减少，模型越来越轻量化。该篇文章可以看作是我在研一的学习过程中所看上百部论文的精华所在，纯干货，建议收藏起来慢慢品味！一、残差神经网络残差神经网络（ResNet）是CVPR2016的最佳论文，说它是CVPR近二十年最佳论文也不为过，

2021-06-01 21:39:24 2881 80

原创都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（二）- 卷积篇

一、前言上篇文章详细阐述了激活函数是什么、常用的激活函数有哪些以及为什么要使用激活函数，相信大家对此有了一定的了解。在此基础上，我们趁热打铁，继续学习深度学习其它必须的知识。该篇文章讲述卷积操作及其它衍生出的操作，我愿称之为最强！卷积自提出以来，凭借其优异的提取特征的能力，已逐渐称为现代CNN网络中必不可少的组成部分，并引发了基于深度学习的方法研究计算机视觉的浪潮！二、普通卷积在阐述卷积的工作原理之前，我们需要了解一下为什么要使用卷积，以及卷积神经网络相较于全连接神经网络的优势体现在哪里。2.1

2021-05-28 13:57:42 14007 100

原创汽车车牌识别系统（五）--项目代码实现

这是我的毕业设计，虽然最后的实验结果不太理想，但是应付毕业论文应该是足够了。项目我已上传至资源，大家自行下载。

2020-11-03 21:13:09 3384 48

原创汽车车牌识别系统实现（四）--字符识别+代码实现

字符识别一、字符识别算法的实现车牌字符识别是车牌识别中的最后一步，也是决定车牌识别成功与否的关键步骤。字符识别是对经过车牌定位、车牌纠正和车牌字符划分后得到的各个车牌字符进行识别的过程。字符识别利用BP反馈神经网络对字符进行识别。BP反馈神经网络是一种基于误差反向传播的神经网络，它不同于传统的神经网络，传统的神经网络采用数值微分法计算梯度以使损失函数达到最小值，这种做法虽然原理简单且容易实现，但计算较费时，而BP神经网络采用误差反向传播的方法，该方法较数值微分法更为高效。所以本文采取比数值微分法高效的B

2020-11-03 21:08:00 10004 11

原创汽车车牌识别系统实现（三）-- 车牌矫正+字符分割+代码实现

阿萨阿萨

2020-10-25 11:05:14 15409 22

原创汽车车牌识别系统实现（二）--车牌定位+代码实现

汽车车牌识别系统实现（二）-- 车牌定位前言本人大四计算机视觉处理方面菜鸟一枚，因个人兴趣和毕设的缘故，故而想学习计算机视觉方面的内容，有不正确的地方还等各位大神批评指正。图像预处理照相机获取到汽车车牌图像时，绝大多数情况下，图像里只存在一个车牌的情况是不太现实的，一幅图像里存在建筑物、树、其它汽车等等是很正常的；而且绝大多数都会存在噪声点，这种情况下就会对车牌定位和识别造成极大程度的干扰...

2020-03-09 18:25:10 11921 30

原创汽车车牌识别系统实现（一）–车牌识别的步骤

汽车车牌识别系统实现（一）–车牌识别的步骤怎么接触到计算机视觉的？毕业设计不知天高地厚的、茫然的选择了汽车车牌识别系统系统的实现，写开题报告的时候，快难哭了；但是最近发现越来越喜欢计算机视觉了，好吧，我承认我有毒。。。通过写博客的方式，记录以下学习过程，本人大学菜鸟一枚，有错误或者是需要完善的地方，烦请各位大神指正批评！汽车车牌识别的步骤图像缩放处理预处理高斯平滑中...

2020-02-27 21:34:47 6964 2

原创考研高等数学上下册归纳总结思维脑图（超详细）

数二思维脑图有需要的考研同学可以看一下！超详细，看完之后，高数的体系结构一清二楚！在这只上传一张图，详细内容可到我的网盘中下载查看！链接：https://pan.baidu.com/s/1etNSeA8vtQKzleTLkHufkA提取码：5ndl...

2019-04-13 09:41:19 26110 23

原创 Java8--Lambda表达式对List集合操作

一、利用stream().forEach()遍历集合 List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("djk"); list.add("djk1"); list.add("djk12"); list.add("djk123"); //利用stream().forEach(

2018-11-15 11:45:59 24429 5

原创 Pytorch基础（21）-- torch.repeat_interleave()方法

嗯……，又是奇奇怪怪的方法，果然，你能想到的功能，大佬们已经实现了。今天要分享的内容是方法。话不多说，Let’s go!

2024-03-12 23:45:42 413

原创 PyTorch基础（20）-- torch.gt() / torch.ge() / torch.le() / torch.lt()方法

嗯……最近遇到的奇奇怪怪的方法很多了，学无止境啊！学不完啊，根本学不完！torch.gt()、torch.ge()、torch.le()和torch.lt()方法，由于这四个方法很相似，所以放到一块解析了！函数作用inputotherinput≥otherinput≤otherinputother。

2024-03-08 09:55:05 718

原创 PyTorch基础（19）-- torch.take_along_dim()方法

在深挖ML4CO的代码过程中，遇到了torch.take_along_dim()这个方法，影响到我后续的代码阅读；加之在上网搜索资料的过程中，网络上对此函数的介绍文章少之又少，即使有，也是对torch官网文档中的解释进行英译汉或对函数的轻描淡写，看完解析后，对该函数的认识并没有因此而深刻。故在此谈一下自己的理解。温馨提示：由于torch.take_along_dim函数与torch.gather函数的功能大同小异，因此在阅读这篇文章前，建议先阅读torch.gather()函数的解析。

2024-02-28 18:14:28 314

原创 Python基础（11）-- numpy.argpartition函数

在深挖自己研究领域的代码过程中，发现np.argpartition函数出现在核心代码部分，并且出现的频率很高，对于我理解这段代码也有很大的帮助，决定彻底搞懂，话不多说，Let’s go！

2023-11-03 15:07:47 505 1

原创 PyTorch基础（18）-- torch.stack()方法

torch.stack方法用于沿着一个新的维度 join（也可称为cat）一系列的张量（可以是2个张量或者是更多），它会插入一个新的维度，并让张量按照这个新的维度进行张量的cat操作。只通过理论对方法进行解释说明是不够直观的，下面会通过大量的示例对torch.stack方法进行解析！dim：按照dim的方式对这些张量进行stack操作，也就是你要按照哪种堆叠方式对张量进行堆叠。首先，看一下stack的直观解释，动词可以简单理解为：把……tensors：张量序列，也就是要进行stack操作的对象。

2023-10-24 15:29:20 1611 1

原创 Reinforcement Learning（二）--on-policy和off-policy

强化学习（Reinforcement learning，RL）是机器学习的一个分析，特点是概念多、公式多、入门门槛高🥲（别问我怎么知道的）。本篇文章着重讲解RL最重要的概念之一，即on-policy和off-policy，这2个概念极易与online和offline混淆，为体现文章的独立性，online和offline于下篇blog讲解。话不多话，Let’s go😶！

2023-09-22 10:07:37 324

原创一文看懂Python（十）-- zip与zip(*)函数

在实现experience reply的过程中，发现用到了一个之前没见过的zip函数，即zip(*)，它跟zip函数有什么联系呢？跟zip操作有什么不同之处吗？带着这2个疑问，我决定彻底弄懂zip()和zip(*)。话不多说，Let’s go!

2023-08-16 17:28:27 554

原创 PyTorch基础（16）-- torch.gather()方法

在实现DQN的过程中，torch.gather()这个方法引起了我的注意，原因有二：1）这个函数在我硕士期间很少遇见，用到的次数更是少之又少；2）torch.gather()这个方法是如何使用的呢，以为它的逻辑是怎样的？带着这个疑问，我查阅了PyTorch的官方文档，并在此进行记录，以备不时之需！同时，也希望能够帮助到更多的同学！

2023-08-15 17:29:15 222

原创 Reinforcement Learning（一） -- 如何理解全概率公式和贝叶斯公式

最近在学习Reinfocement Learning相关的课程，在学习的过程中，发现基础还是太差了，而这些基础授课老师大概率是不会讲的，是需要自己补的。开设这个专栏的目的在于记录学习过程中所用到的基础的、重要的知识，以加深对Reinforcement Learning的理解。讲解视频大家可以去一个模型教你搞定贝叶斯和全概率公式，讲的非常透彻！对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。定义：如果事件B1、B2、B3…Bi构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集。

2023-06-26 17:10:33 238

原创回顾2023年计算机专业学生卑微求职 / 申博血泪史

2023年是悲惨的一年，各个行业都在卷中卷。同时对于个人来说，2023年也是最忙碌的一年，不仅面临毕业，而且面临工作/读博，随便挑出一件，都是一件耗时耗力的事。相信大家也从网络上看到了很多的帖子或者是视频，来讲述自己是如何在2023年中杀出一条血路，拿到令人满意的offer的，但大多数都是985、211或有海外留学经历，这无疑是不适合我这种双非卑微小硕的，卑微研究生在线求职啊😫！

2023-05-20 21:47:32 1199

原创 Deep Learning tips(1) -- ResNet的残差连接为什么是有用的？

前言都知道何凯明大神的ResNet是为了解决“网络退化”问题，所谓的“网络退化”是指随着网络层次的加深，到达一定深度后，网络模型的性能不升反降，这被称为“网络退化”。如下图所示。随着网络层次的加深，网络变得难以训练，不易收敛，原因在于随着网络层次的加深，深层梯度难以反向传播到浅层，即使传播到浅层，浅层的梯度值也小的可怜。而ResNet利用残差连接，为什么能将网络做到很深的呢？其背后的原理是怎样的呢？刚入门深度学习时，没有认真考虑背后的原理，只是单纯地知道ResNet中残差连接到引入是为了解决“网络退化

2022-04-15 23:17:48 3087

原创 PyTorch基础（17）-- hooks机制※

前言案例1案例2

2022-04-05 11:19:24 3097 2

原创 Python实例 -- .git格式转为.png格式

前言最近在跑JRST肺部数据集相关实验的时候，发现JRST数据集的masks的格式为.gif格式的，然而我之前所有的代码都是对.png格式的图片进行操作的，故需要将.gif格式的图片转为.png格式。实现原理其实非常简单，无非就是依次取出.gif的每一帧图像，然后将每一帧图像保存即可。# 导包import osfrom PIL import Image, ImageSequence# 打开.gif格式的图像gitImg = Image.open('example.gif')index =

2022-03-15 19:50:30 1862

原创百天搞懂Java(一) - JDK环境配置

前言本科期间专业为软件工程，大二学习过Java一学期，但年代久远，Java的基本知识点均已忘记，目前面临找工作问题，同学之间内卷太严重，故在此重新学习Java的基础知识，重温Java。学习一门高级语言的前提是要有相应的环境，故第一天为JDK环境的配置。笔者系统为Windows10。JDK环境配置1. 下载JDK下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windowsx86为32位操作系统，x64为64位操作系统，

2022-03-10 09:42:27 249 4

原创你还在用print调试程序吗？太low了

级别级别数值使用时机DEBUG10详细信息，常用于调试INFO20程序正常运行过程中产生的一些信息WARNING30警告用户，虽然程序还在正常工作，但有可能发生错误ERROR40由于更严重的问题，程序已经不能执行一些任务CRITICAL50严重错误，程序已经不能继续运行CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG默认的日志级别为WARRING，即DEBUG和INFO的输出信...

2021-11-30 13:11:22 2111 2

原创 Deep Learning中常见图、线的绘制 -- ROC、PR、箱线图、折线图、损失变化图

前言一篇好的论文中图和表是必不可少的，本人结合自己写论文过程中用到的一些图、线，并对此稍加整理整合，汇总成本文。本文基于Python语言实现。一、ROC曲线二、PR曲线三、折线图四、箱型图五、损失变化图参考文献...

2021-11-26 00:03:09 9288 12

原创 PyTorch基础（15）-- torch.flatten()方法

前言最近在复现论文中一个块的时候需要使用到torch.flatten()这个方法，这个方法其实很简单，但其中有一些细节可能需要注意，且有个关键点很容易忘记，故在此记录以备查阅。方法解析flatten的中文含义为“扁平化”，具体怎么理解呢？我们可以尝试这么理解，假设你的数据为1维数据，那么这个数据天然就已经扁平化了，如果是2维数据，那么扁平化就是将2维数据变为1维数据，如果是3维数据，那么就要根据你自己所选择的“扁平化程度”来进行操作，假设需要全部扁平化，那么就直接将3维数据变为1维数据，如果只需要部分

2021-11-22 23:16:59 18118

原创 PyTorch基础（14）-- torch.roll()方法

一、前言二、torch.roll()方法解析三、案例分析

2021-11-16 17:16:20 7316 10

原创 [粉丝福利]--感谢你们关注！

导读最近忙于跑实验，没有及时更新文章，深感抱歉，请大家谅解，继续支持一下！通过CSDN的新星计划，收获很大，不仅仅是收获了5000+的粉丝量，而且还养成了自己坚持写文章的习惯，希望可以一直坚持下去。资料很多，大家各取所需，自行下载！深度学习入门资料：https://blog.csdn.net/dongjinkun/article/details/117776124深度学习入门文章：1个字，绝! – CNN中十大令人拍案叫绝的操作都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（一）-

2021-06-24 11:35:53 671 3

原创都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧（八）-- 优化算法篇

导读目前深度学习系列已经更新了7篇文章，分别是激活函数篇、卷积篇、损失函数篇、下采样篇、Padding篇、评估指标篇，另有1篇保姆级入门教程，1篇总结性文章CNN中十大令人拍案叫绝的操作，想要入门深度学习的同学不容错过！一、数学基础1.1 偏导数1.2 链式求导法则1.3 案例二、BP算法及其工作原理三、优化算法在深度学习中扮演着什么角色四、常见的优化算法3.1 随机梯度下降法（SGD）3.2 Momentum3.3 AdaGrad3.4 Adam文章持续更新，可以关注微信公众号

2021-06-24 10:33:33 1265 34

原创都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧（六）-- Padding篇

导读本篇文章主要介绍CNN中常见的填充方式Padding，Padding在CNN中用的很多，是CNN必不可少的组成部分，使用Padding的目的主要是为了调整输出的大小，是必须搞清楚的知识点。如果你想继续了解深度学习，那么请看下去吧！目前深度学习系列已经更新了6篇文章，分别是激活函数篇、卷积篇、损失函数篇、下采样篇、评估指标篇，另有1篇保姆级入门教程，1篇总结性文章CNN中十大令人拍案叫绝的操作，想要入门深度学习的同学不容错过！一、Padding介绍1.1 什么是Padding在进行卷积层的处理

2021-06-17 10:33:01 2362 35

原创都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（五）-- 下采样篇

导读为了保证文章的质量，但又需要顾及写文章的速度，因此，先更新下采样篇，因为上采样篇继续需要一段时间来打磨润色。下采样方式下采样代码实现参考文献《》计划1个字，绝! – CNN中十大令人拍案叫绝的操作都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（一）-- 激活函数篇都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（二）-- 卷积篇都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（三）-- 损失函数篇都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（四）-- 上采样篇都202

2021-06-14 11:48:58 4816 42

原创都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（三）- 损失函数篇

一、前言深度学习系列文章陆陆续续已经发了两篇，分别是激活函数篇和卷积篇，纯干货分享，想要入门深度学习的童鞋不容错过噢！书接上文，该篇文章来给大家介绍“ 选择对象的标准 ”-- 损失函数，损失函数种类繁多，各式各样，不仅包括单损失函数，而且也包括多损失函数，但是最常使用的还是经典的均方误差损失函数和交叉熵损失函数，所以本篇文章重点介绍这两种损失函数，至于其余单损失函数和多损失函数，我也会简单介绍一下，并提供相应的经典论文供大家自行阅读！二、什么是损失函数、为什么使用损失函数其实，我们在现实生活中会在无

2021-05-30 13:33:25 3473 72

基于OpenCV的银行卡号识别系统.zip

汽车车牌识别系统整套资源.zip

基于神经网络的车牌识别算法训练集

重庆邮电大学专业课数据结构题集

空空如也