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  1. Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers: From

  2. Discover the potential applications, challenges, and opportunities of deep learning from a business perspective with technical examples. These applications include image recognition, segmentation and annotation, video processing and annotation, voic
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-30
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:wang1062807258
  1. 简单介绍DPN、ResNets、DenseNet

  2. 因为上论文选读课要用,所以做了个PPT,简单介绍了一下DPN、ResNets、DenseNet的网络结构及实验结果
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-06
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_40253168
  1. 吴恩达CNN卷积神经网络第2周作业ResNets

  2. 吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业ResNets
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-01
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:meijie2018_1
  1. Python-用于动作识别的3DResNets

  2. 用于动作识别的3D ResNets,采用PyTorch实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:50176
    • 提供者:weixin_39841365
  1. ResNet-on-Cifar10, 在cifar10上使用 caffe,Reimplementation ResNet.zip

  2. ResNet-on-Cifar10, 在cifar10上使用 caffe,Reimplementation ResNet 用caffe进行cifar10的 ResNets实验引用article{He2015, author = {Kaiming He and Xiangyu Zhang and Shaoqing Ren and Jian Su
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-17
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38744270
  1. ResNet3D用于视频分类

  2. 该readme文件详细介绍了https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch这个repo中的ResNet3D的使用方法,并将其用于一个新的打架数据集的视频分类任务
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-24
    • 文件大小:21504
    • 提供者:qq_39544421
  1. 3D-ResNets-PyTorch-master.zip

  2. 这是关于论文Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?的相关代码
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-09-02
    • 文件大小:49152
    • 提供者:m0_37384317
  1. Deep Residual Networks

  2. Deep Residual Networks Deep Learning Gets Way DeeperIntroduction Introduction Deep residual Networks (resEts Deep Residual Learning for Image Recognition". CVPR 2016 (next week) A simple and clean framework of training very"deep nets State-of-the-ar
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-02-22
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_41744053
  1. 深度残差网络.zip

  2. 当Microsoft Research发布用于图像识别的深度残差学习时,深度残差网络席卷了深度学习领域。这些网络在ImageNet和COCO 2015竞赛的所有五个主要赛道中均获得了第一名的入围作品,这些竞赛涵盖了图像分类,对象检测和语义分割。此后,ResNets的鲁棒性已被各种视觉识别任务和涉及语音和语言的非视觉任务证明。 压缩包内包含以下参考文档: 1、深度残差学习以进行图像识别— ResNet(Microsoft Research) 2、广泛的残留网络(巴黎埃斯特大学,巴黎高等技术学校
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:bashendixie5
  1. resnext-101-64f-kinetics-ucf101_split1.pth

  2. https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch中的预训练模型,https://drive.google.com/drive/folders/1zvl89AgFAApbH0At-gMuZSeQB_LpNP-M
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-05
    • 文件大小:381681664
    • 提供者:qq_35975447
  1. resnext-101-64f-kinetics.pth

  2. https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch中的预训练模型,https://drive.google.com/drive/folders/1zvl89AgFAApbH0At-gMuZSeQB_LpNP-M
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-05
    • 文件大小:386924544
    • 提供者:qq_35975447
  1. Vision-Systems-Lab:MLP,DCNN,深度卷积自动编码器,LSTM,GRU,ResNets,DCGAN-波恩大学的CudaVision实验室(SS19)-源码

  2. 视觉系统实验室:在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者:Saikat Roy, 波恩大学CudaVision实验室(SS19)的存储库(主要)在PyTorch,Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始,并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中: 项目1:Softmax回归(无autograd / Pytorch张量) 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后,训练和测试集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42116921
  1. ml-serving-template:通过消息队列独立为大型ml模型提供服务,以便与其他服务进行通信[正在开发中]-源码

  2. ml服务模板 通过消息队列和kv存储独立服务大型ml模型,以与多种服务进行通信。 我认为我们很多人都习惯将训练有素的ML模型与其余逻辑一起放在Web应用程序内部进行推理。 通常,在启动应用程序后,您只需加载一次,然后在API处理程序函数内部运行smth,如预测。 当模型足够小(例如简单的图像分类器/检测器)和/或无需查询大量数据即可执行计算时,您可以继续这样做。 但是,当您尝试提供某些非常大的模型(例如某些经过修改的ResNets或现代的,问题就开始了,这些模型很容易占用1..10 Gb的RA
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:104448
    • 提供者:weixin_42119989
  1. 如何用自动机器学习实现神经网络进化

  2. 对大多数从事机器学习工作的人来说,设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构,然后我们需要对参数不断地进行调整和优化,直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构,如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下,我们需要对网络的变量进行重复的操作,直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高,将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。在像RandomForests和SVMs这样的浅模型中,我
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:491520
    • 提供者:weixin_38720322
  1. kill-the-bits:代码为:“而位下降:重新审视神经网络的量化”-源码

  2. 然后下降 该存储库包含我们论文的实现:(ICLR 2020)以及我们获得的压缩模型(ResNets和Mask R-CNN)。 我们的压缩方法基于矢量量化。 它以已经训练有素的神经网络作为输入,并通过所有层级的蒸馏过程和微调阶段来优化网络的准确性。 对于标准网络(如ResNet-18和ResNet-50),此方法优于最新的wrt压缩/精度折衷(请参见)。 安装 我们的代码适用于Python 3.6和最新版本。 要运行代码,您必须安装以下软件包: (版本1.0.1.post2) 这些依赖项
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:27262976
    • 提供者:weixin_42133415
  1. resnets-img-classification:实现ResNets的基本构建模块并将这些构建模块放在一起,以实施和训练用于图像分类的最新神经网络-源码

  2. resnets-img-分类 实施ResNets的基本构建块并将这些构建块放在一起,以实施和训练用于图像分类的最新神经网络。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42126668
  1. ENEL645:ENEL 645的课程材料-数据挖掘和机器学习-源码

  2. ENEL645 本课程是深度学习(DL)的动手课程,这是机器学习中的重要主题。 本课程将概述允许DL蓬勃发展的历史背景。 它将涵盖不同类型的神经网络,以及如何在不同的问题(例如图像分类,图像分割和信号降噪)中进行训练和部署。 将涉及的神经网络类型是完全连接的网络,卷积神经网络,完全卷积神经网络,自动编码器,递归神经网络等。 将特别重视流行的网络体系结构,例如U-net,ResNets,Inception和VGG。 该课程将涵盖如何微调预训练的模型,以在相关应用中获得最新的结果。 本课程还将简要
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:85983232
    • 提供者:weixin_42141437
  1. QDeep:使用深度ResNets进行基于距离的蛋白质模型质量评估-源码

  2. QDeep 使用深度ResNet的基于距离的蛋白质模型质量评估 目录 入门 可以通过键入QDeep下载 $ git clone https://github.com/Bhattacharya-Lab/QDeep.git 先决条件 Linux系统:QDeep已在x86_64 Linux系统上进行了测试。 当前,Windows或Mac上不支持QDeep python 3.6或更高版本 tensorflow 1.13.1或更高版本 keras 2.3.1或更高版本 numpy 1.14.5或更高版本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:73400320
    • 提供者:weixin_42127748
  1. 3D-ResNets-PyTorch:用于动作识别的3D ResNets(CVPR 2018)-源码

  2. 用于动作识别的3D ResNet 更新(2020/4/13) 我们在arXiv上发表了一篇论文。 我们上载了本文所述的预训练模型,包括在结合了Kinetics-700和Moments in Time的数据集中预训练的ResNet-50。 更新(2020/4/10) 我们极大地更新了脚本。 如果要使用旧版本来复制我们的CVPR2018论文,则应使用CVPR2018分支中的脚本。 此更新包括: 重构整个项目 支持更新的PyTorch版本 支持分布式培训 支持对“时刻”数据集的培训和测试。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_42121412
  1. DeepCOVIDExplainer:DeepCOVIDExplainer:胸部X射线图像可解释的COVID-19诊断-源码

  2. DeepCOVIDExplainer:胸部X光片可解释的COVID-19诊断 在韩国首尔举行的IEEE国际生物信息学和生物医学会议(BIBM'2020)上接受了“ DeepCOVIDExplainer:胸片影像学可解释的COVID-19诊断”的补充材料。 我们提供了数据集,预处理,网络体系结构以及一些其他结果的详细信息。 不过,我们将提供训练有素的模型,预处理数据,交互式Python笔记本和显示实时演示的Web应用程序。 按照计划,我们会将此仓库更新。 方法 “ DeepCOVIDExplain
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42168265
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