DenseNet网络参数修改
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适合人群
1、适合于有一定python基础的同学;
2、适合于有pytorch深度学习卷积网络基本理论基础的同学;
3、适合于想着手修改crnn网络的同学;
4、适合于想自定义crnn主干网络的同学;
你将会学到
你将掌握深度学习OCR文字识别crnn网络主干网络的自定义设计方法和思路
- 掌握crnn网络基本原理
- 掌握crnn网络的主干网络设计基本思路
- 自定义crnn主干网络
课程简介
1、本课程基于Pytorch1.4版本,windows10+python3+cuda10.1;
2、课程从自定义卷积网络着手,设计crnn主干网络;
3、课程列举了常见分类网络参数修改的方法和思路;
4、根据自己的实际情况,修改常见的分类卷积网络,是的卷积网络的输出满足crnn网络主干网络输出的要求;
5、列举一些常见优秀的网络作为crnn主干网络的模型训练和参数调整;
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- 第一章 课程简介和环境搭建
- 1-1试看 将python包列表导出到requirements文件08:56
- 1-2试看 anaconda正确安装和搭建虚拟环境09:50
- 第二章 自定义CNN网络设计
- 2-1试看 自定义CNN网络设计02:43
- 2-2自定义CNN网络代码实现(PyTorch版本)02:12
- 第三章 自定义CRNN主干网络
- 3-1自定义CNN网络作为CRNN主干网络04:37
- 第四章 自定义CRNN主干网络ResNet
- 4-1ResNet网络参数修改05:34
- 4-2ResNet与RNN组合并训练测试05:45
- 第五章 自定义CRNN主干网络DenseNet
- 5-1DenseNet网络参数修改05:57
- 5-2DenseNet与RNN组合并训练测试02:56
- 5-3补充_DenseNet网络层数减少04:02
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