FGVClib
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准备工作
安装
Benchmark and model zoo
1:在标准数据集上训练已有模型
2: 在标准数据集上训练自定义模型
教程 1: 学习接口文件
教程 2: 学习配置文件
教程 3: 学习标准文件
教程 4: 学习数据集加载文件
教程 5: 学习评价指标文件
教程 6: 学习模型文件
教程 7: 学习转换文件
Learn about utils
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准备工作
安装
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问题解答
Benchmark and model zoo
常规设置
Backbone 模型
方法
MCL
PMG
1:在标准数据集上训练已有模型
已有模型
准备标准数据集
训练模型
测试模型
2: 在标准数据集上训练自定义模型
准备数据集
准备自定义模型
1.定义一个新的编码器(以xxx为例)
2.导入模块
准备配置文件
训练新模型
测试新模型
教程 1: 学习接口文件
模型构建
模型评估
模型保存
模型更新
API的应用
教程 2: 学习配置文件
配置文件结构
关于配置的举例
教程 3: 学习标准文件
基础的损失函数
互信道损失函数
工具
Criterion标准的应用
为训练过程建立损失函数
计算损失函数
定义前向传播
教程 4: 学习数据集加载文件
FGVC数据集
教程 5: 学习评价指标文件
准确率Accuracy
精确率Precision
召回率Recall
举例
为评估构建度量标准
评估FGVC模型
准确率的输出
教程 6: 学习模型文件
Backbone
ResNet
VGG
举例
Encoders
全局平均池化
全局最大池化
Max pooling 2d
举例
Necks
Multi-scale Convolution neck
举例
Heads
Classifier_1FC
Classifier_2FC
举例
Sotas
举例
构建一个模型
举例说明构建模型的过程
教程 7: 学习转换文件
举例
Learn about utils
解释器
举例
记录器
举例
学习率表
举例
更新策略
举例
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