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[請益] 深度學習 該怎麼入門詳讀tensorflow2

看板Soft_Job (軟體人)作者 (......)時間4年前 (2021/08/04 12:53), 編輯推噓25(25推 0噓 64→)
留言89則, 25人參與, 最新討論串1/1
大家好 我是機械系碩班讀一年的蔡逼八 這篇應該要放在python版和DataScience版 但這邊人氣比較旺 想請大家幫忙 目標做深度學習機器視覺在工業上一些瑕疵檢測的應用 已經看過李宏毅老師和吳恩達老師影片 也實作過一些小東西 算是有一些基礎的概念 目前用tensorflow 2還只能套套github上 object detection的model做transfer learning 就是只會"用" 和 "tune"參數 最後看到結果 常常結果並不好 看過好幾篇paper做object detection不少人用yolov3再去修改架構 paper名稱大概會寫modifed yolov3 之類的 但是我目前程度套用github上的模型 叫大學生來做也都會 也想增進自己的程度 碩論也不能這麼簡單 ======================= 所以我想請教大家 github上的tensorflow2我可以怎麼去詳讀架構並修改 https://reurl.cc/Enl7yg 包括想要知道每一層卷積池化層FPN再concat在一起 各會對我的結果造成什麼影響 請問吳恩達老師有教這種深入詳讀的嗎? 還是推薦哪本書嗎? 謝謝大家 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 120.108.27.181 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1628052805.A.E30.html
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08/04 13:38, 4年前 , 1F
印像中yolov5的調參已經是G用網格海量電腦網格尋找
08/04 13:38, 1F
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08/04 13:38, 4年前 , 2F
跑出的結果，你要怎麼調贏人家？
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08/04 13:54, 4年前 , 3F
讀 paper、打 kaggle、刻模型
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08/04 14:18, 4年前 , 4F
也不是要做出一個比別人好的，是想要理解深一點
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08/04 14:19, 4年前 , 5F
人家在問 一問就知道懂不懂了
08/04 14:19, 5F
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08/04 14:20, 4年前 , 6F
我想先看看人家怎麼手刻模型 跟著做看看 才能自己手刻
08/04 14:20, 6F
推
08/04 14:27, 4年前 , 7F
最簡單的方式其實是追溯 paper 的 related work. 有些
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08/04 14:27, 4年前 , 8F
引用到的會解釋組合出來結果. 要實作上手就像上面說的
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08/04 14:27, 4年前 , 9F
要去打 kaggle. 然後 TF 進入 2 代後雷坑有點多. 不過
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08/04 14:27, 4年前 , 10F
2.4 之後情況有改善. 使用再注意一下
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08/04 15:03, 4年前 , 11F
因為目前也有論文壓力 有辦法用自己的data打kaggle嗎
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08/04 15:04, 4年前 , 12F
我目前用tf2.5
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推
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推薦用 pytorch
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推
08/04 16:57, 4年前 , 14F
不好意思 pytorch 唯一解
08/04 16:57, 14F
推
08/04 17:11, 4年前 , 15F
做瑕疵檢測結果在問Yolo, 請問一般深度學習演算法有辦
08/04 17:11, 15F
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08/04 17:11, 4年前 , 16F
法處理資料極不平均的狀況嗎？一般瑕疵檢測正樣本極多
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08/04 17:11, 4年前 , 17F
，負樣本極少，就算用遷移學習也無法處理這樣的問題，
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08/04 17:11, 4年前 , 18F
想要駕馭深度學習首先要會命題，而不是凡事只會yolo或
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08/04 17:11, 4年前 , 19F
是UNet
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推
08/04 17:21, 4年前 , 20F
修改架構，調調參數，無法解決監督式學習的根本問題，
08/04 17:21, 20F
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08/04 17:21, 4年前 , 21F
沒有搞懂這個，你的論文永遠做不出個東西來
08/04 17:21, 21F
推
08/04 18:20, 4年前 , 22F
你可以用 pytorch/tensorflow 之類的框架 從0 到有自己科
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08/04 18:20, 4年前 , 23F
一個 model 包含 data loader trainer 等 應該就會比較熟
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08/04 18:20, 4年前 , 24F
悉了
08/04 18:20, 24F
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08/04 18:25, 4年前 , 25F
不推薦書，你的需求，直接看有給原始碼的論文。或從最基礎
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08/04 18:25, 4年前 , 26F
numpy怎麼做簡單的線性模型建模，才有機會。
08/04 18:25, 26F
推
08/04 18:28, 4年前 , 27F
有心的人只少要從線性迴歸開始學啦，基礎中的基礎。
08/04 18:28, 27F
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08/04 18:29, 4年前 , 28F
不然連各種模型的 loss function, 與模型為什麼要哪樣設計
08/04 18:29, 28F
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08/04 18:29, 4年前 , 29F
，都完全沒機會了解了。
08/04 18:29, 29F
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08/04 19:07, 4年前 , 30F
謝謝樓上幾位的建議，因為沒碰過pytorch請問現在開始會
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08/04 19:07, 4年前 , 31F
太晚嗎
08/04 19:07, 31F
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08/04 19:08, 4年前 , 32F
i大你點了我 或許我要做瑕疵檢測 用物件檢測的方法是不
08/04 19:08, 32F
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08/04 19:09, 4年前 , 33F
對的? 有試過用非監督自動編碼器 也沒有太好的結果
08/04 19:09, 33F
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08/04 19:10, 4年前 , 34F
我再去找找國外有沒有原始碼的paper 目前都還沒看到
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08/04 19:36, 4年前 , 35F
大家都建議用pytorch看來我要開始找資料了
08/04 19:36, 35F
推
08/04 20:36, 4年前 , 36F
什麼時候開始都不嫌晚啦 推薦莫煩pytorch教學
08/04 20:36, 36F
推
08/04 21:28, 4年前 , 37F
你應該先從瑕疵檢測一般是用什麼模型來做開始找吧
08/04 21:28, 37F
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08/04 21:28, 4年前 , 38F
確認方向之後再去看要學那些來理解整個架構
08/04 21:28, 38F
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08/04 21:29, 4年前 , 39F
這個不是跟教授討論最快嗎......
08/04 21:29, 39F
推
08/05 00:36, 4年前 , 40F
看不懂I大是在? 瑕疵檢測本來就可以選擇用YOLO解 請問原po
08/05 00:36, 40F
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08/05 00:36, 4年前 , 41F
問YOLO怎麼了嗎 結果丟下這一句讓原po以為不能用object det
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08/05 00:36, 4年前 , 42F
ection解瑕疵檢測問題 還是你覺得要問怎麼做資料增強才夠高
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08/05 00:36, 4年前 , 43F
端
08/05 00:36, 43F
推
08/05 00:43, 4年前 , 44F
強烈建議pytorch你找git光是tf版本有1和2就搞死你
08/05 00:43, 44F
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08/05 00:43, 4年前 , 45F
更不用說還沒開始改就一堆環境問題
08/05 00:43, 45F
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08/05 00:44, 4年前 , 46F
然後用pytorch還是建議跑yolo當baseline
08/05 00:44, 46F
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08/05 00:44, 4年前 , 47F
不然改半天人家比你又快又準也沒用
08/05 00:44, 47F
推
08/05 01:02, 4年前 , 48F
08/05 01:02, 48F
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08/05 01:04, 4年前 , 49F
推薦細讀這份程式碼 適用TF2.5
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08/05 01:05, 4年前 , 50F
這份程式碼有個好處是能轉換Darknet的權重給TF用
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08/05 01:09, 4年前 , 51F
我上個月才用這份改成適用於我的特化版yolo
08/05 01:09, 51F
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08/05 01:22, 4年前 , 52F
s大我有再回頭確認一次也是蠻多人用yolo ssd rcnn等物件
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08/05 01:22, 4年前 , 53F
偵測的方式來解 我也是在思考data的問題 是否能加入GAN
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08/05 01:22, 4年前 , 54F
來用 看完大家建議我還是卡在要不要跳pytorch 另外一台電
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08/05 01:22, 4年前 , 55F
腦套不同tf模型去跑出結果
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08/05 01:29, 4年前 , 56F
目前理解的是用pytorch比較能包出class和一些物件導向的
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08/05 01:29, 4年前 , 57F
程式嗎？還是tf也可以
08/05 01:29, 57F
推
08/05 01:32, 4年前 , 58F
tf也可以 但你就直接去學pytorch吧 坑確實比較少
08/05 01:32, 58F
推
08/05 01:41, 4年前 , 59F
珍惜生命，遠離TF
08/05 01:41, 59F
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08/05 02:27, 4年前 , 60F
paper就是最好的教材
08/05 02:27, 60F
推
08/05 03:00, 4年前 , 61F
08/05 03:00, 61F
推
08/05 06:24, 4年前 , 62F
我以前是用 tf但也是tf google已經不是我的神了，我換
08/05 06:24, 62F
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08/05 06:24, 4年前 , 63F
成pytorch半年，用起來直觀多了，而且很多好用的工具像是
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08/05 06:24, 4年前 , 64F
dataloader我都很喜歡
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推
08/05 22:20, 4年前 , 65F
改用pytorch
08/05 22:20, 65F
推
08/05 23:57, 4年前 , 66F
我學長用TF，我他媽還要為了處理CUDA衝突在那邊搞半
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08/05 23:57, 4年前 , 67F
天，X
08/05 23:57, 67F
推
08/06 01:58, 4年前 , 68F
從tf換Pytorch後 感覺相見恨晚
08/06 01:58, 68F
推
08/06 13:37, 4年前 , 69F
如果抱持者簡單為目的，那麼都用不是更好。
08/06 13:37, 69F
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08/06 13:38, 4年前 , 70F
反正正常工作，都會用到就是了。
08/06 13:38, 70F
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08/06 13:38, 4年前 , 71F
如果是要了解原理，更是這兩套工具根本沒差好嗎
08/06 13:38, 71F
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08/06 18:53, 4年前 , 72F
我處理版本問題也搞到很累 看了大家建議試用pytorch
08/06 18:53, 72F
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08/06 18:53, 4年前 , 73F
做點成果說服教授
08/06 18:53, 73F
推
08/06 19:02, 4年前 , 74F
用什麼框架都無所謂吧吧 感覺原po缺的是經驗 做久就
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08/06 19:02, 4年前 , 75F
熟了
08/06 19:02, 75F
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08/06 19:02, 4年前 , 76F
如果沒趕論文的壓力的話
08/06 19:02, 76F
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08/06 19:35, 4年前 , 77F
有論文壓力阿哈哈 謝謝大家
08/06 19:35, 77F
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08/07 11:26, 4年前 , 78F
你肯定還沒碰到tensorboard,到那個時候,你會生不如死
08/07 11:26, 78F
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08/07 11:29, 4年前 , 79F
有用到tensorboard覺得不是很好懂 可能是我用太少吧
08/07 11:29, 79F
推
08/07 14:02, 4年前 , 80F
新paper有code的也幾乎是pytorch
08/07 14:02, 80F
推
08/09 23:34, , 81F
yolo特性不就跑的快 但準確率差 你瑕疵檢查最重要
08/09 23:34, 81F
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08/09 23:34, , 82F
的是什麼？怎會去選yolo
08/09 23:34, 82F
推
08/11 00:19, , 83F
100年沒用tensor board了 寧願自己手動紀錄output
08/11 00:19, 83F
推
08/14 18:40, , 84F
推pytorch，不推yolo，那是搞論文用的，實務根本不能用
08/14 18:40, 84F
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08/14 18:40, , 85F
，當了data scientist 三年多的感想
08/14 18:40, 85F
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08/14 18:45, , 86F
搞論文的話，如果要用yolo，建議往系統，串一個hierarc
08/14 18:45, 86F
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08/14 18:45, , 87F
hical system or feature engineering 的方向試試看，
08/14 18:45, 87F
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08/14 18:45, , 88F
只是建議，我當初念master發了兩篇conf跟一個Cvprw，還
08/14 18:45, 88F
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08/14 18:45, , 89F
有一個jounal都有被approved，國外reviewer很吃這套
08/14 18:45, 89F
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