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搜索资源列表

  1. ResNet50-model.caffemodel

  2. 用于fine-tuning的ResNet50预训练模型下载。下载自https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-14
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：blbq105

  1. resnet50-19c8e357.pth

  2. resnet50-19c8e357.pth：pytorch预训练模型-resnet50，亲测可用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：qq_34374211

  1. 残差网络resnet50的深度学习模型权重文件

  2. 残差网络resnet50的深度学习模型权重文件，可作为预训练模型，提升学习效率

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-15
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：1984

  1. resnet50-19c8e357.zip

  2. resnet50-19c8e357.pth：pytorch预训练模型-resnet50，亲测可用，欢迎下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-14
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：wangpengyang

  1. resnet50.rar

  2. keras库的残差网络resnet50模型的权重文件

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：182452224
    • 提供者：dream_summer

  1. resnet50-19c8e357.rar

  2. resnet50-19c8e357.rar

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-30
    • 文件大小：95420416
    • 提供者：zhu_rui

  1. PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38735544

  1. 使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

  2. 主要介绍了使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

  2. Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。 在运行时自动下载有可能会失败，需要去网站中手动下载，放在“~/.keras/models/”中，使用WinPython则在“settings/.keras/models

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38543749

  1. 使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

  2. Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。 在运行时自动下载有可能会失败，需要去网站中手动下载，放在“~/.keras/models/”中，使用WinPython则在“settings/.keras/models

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38684328

  1. PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例

  2. PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy as np print("PyTorch Version: ",torch.__version__) print("Torchvision Version: ",torchvision.__version__) __all__ = ['R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38650951

  1. tensorflow2——10-monkey && ResNet50 &&迁移学习

  2. 10-monkey-species 数据集是一个10类不同品种猴子的数据集，这个数据集是从kaggle平台中下载到本地使用的，在这个分类猴子的数据集中我们使用resnet50模型来做迁移学习fine tune，并且最终实现向模型中输入一张图片能够打印出该图片属于哪类猴子品种的结果。 import matplotlib as mpl #画图用的库 import matplotlib.pyplot as plt #下面这一句是为了可以在notebook中画图 %matplotlib inline

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38538472

  1. deploy-carbrad-prediction:使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署-源码

  2. 部署预测 使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署 汽车品牌预测 使用Keras汽车品牌分类转移学习VGG 16和VGG 19火车数据和测试数据火车数据包含-3个品牌汽车-audi，lamborghini，mercedes类，每个文件夹包含audi-20张图像；兰博基尼-19辆;奔驰-25 测试数据由-audi-9组成；兰博基尼-30;奔驰-19 什么是转学 转移学习是机器学习中的一个研究问题，其重点是存储在解决一个问题并将其应用于其他但相关的问题时获得的知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42173218

  1. DogBreedAPI:此回购包含使用ResNet50转移学习进行犬种分类的代码-源码

  2. DogBreedAPI:此回购包含使用ResNet50转移学习进行犬种分类的代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42114046

  1. 深度学习：人工智能长期短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）递归神经网络（RNN）Resnet50残留网络-源码

  2. 深度学习 该文件夹包含我的各种AI和机器学习项目的深度学习模型。 长短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）ResNet50

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42127835

  1. Transfer_Learning_ResNet50：在此存储库中，我们将执行转移学习，以在Keras中可用的ResNet50模型上训练CIFAR-10数据集-源码

  2. Transfer_Learning_ResNet50 在此存储库中，我们将执行转移学习，以在Keras中的ResNet50模型上训练CIFAR-10数据集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42176612

  1. FGSM：resnet50上的快速梯度符号方法实现-源码

  2. FGSM：resnet50上的快速梯度符号方法实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：133120
    • 提供者：weixin_42130889

  1. deeplearning-neumonia-xray：使用fastai-v2库，预先训练的resnet50模型和转移学习，在诊断肺炎中达到88％的准确性-源码

  2. 使用fastai-v2库，预先训练的resnet50模型和转移学习，在诊断肺炎中达到88％的准确率。 前言 我在这里使用胸部X射线数据集： ： 我将其放置在Google云端硬盘的根目录中，这是Colaboratory上的笔记本可以从中访问它的位置。 在Google Colaboratory上，确保在运行笔记本之前选择运行时->更改运行时类型-> GPU。 建立 #hide !pip install -Uqq fastbook import fastbook fastboo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：798720
    • 提供者：weixin_42099116

  1. shoes_classification：在Keras中使用ResNet50进行简单的鞋子分类，以应对最深的Hackaton挑战-源码

  2. 鞋子分类 在Keras中使用ResNet50进行简单的鞋子分类，以进行最深的Hackaton挑战。 验证数据集的准确性达到〜77％。 它使用经过预培训的ResNet50进行迁移学习。 它解冻最后两个冗余块以进行微调。 如何使用 需要Keras和Scikit学习 运行train.py，以对数据集ResNet50进行微调。 通过适当地使用子文件夹构造图像并修改代码中的类名称，可以使用任何arbitaray图像数据集 运行inferencce.py以使用测试数据集验证模型。 下载鞋子数据集 您可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42166105

  1. 基于FL-ResNet50的皮肤镜图像分类方法

  2. 提出一种采用深度卷积神经网络模型对七类病变皮肤镜图像进行分类的方法。使用数据增强方法扩增训练集,提出一种基于ResNet50模型和多分类Focal Loss函数的多分类模型(FL-ResNet50模型),实现皮肤镜图像的多分类。实验结果表明,FL-ResNet50模型的微平均F1值为0.88,优于传统的ResNet50模型。所提方法实现了对七类皮肤镜图像的分类,将图像预处理、特征提取及预测模型学习形成一个完整连续的系统模型,提高了分类性能和效率,具有重要的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38740848
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