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  1. xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels

  2. xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：ttz_csdn

  1. xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop

  2. xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：ttz_csdn

  1. xception的深度学习模型权重文件，可用于作为预训练模型，提升学习效率

  2. xception的深度学习模型权重文件，可用于作为预训练模型，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：82837504
    • 提供者：1984

  1. Pretrained_model.rar

  2. InceptionV3和xception，预训练模型，适合Keras库，包括有notop的和无notop的。CSDN上传最大只能480M，后续的模型将陆续上传，GitHub限速，搬的好累，搬了好几天。放到CSDN上，方便大家快速下载。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：332398592
    • 提供者：weixin_42532587

  1. xception-b5690688.pth

  2. xception-b5690688.pth预训练模型，Xception（一种深度可分离卷积）模型，在ImageNet上取得顶尖结果的模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：weixin_43532000

  1. xception pytorch 预训练模型.zip

  2. xception pytorch 预训练模型，官网不太好下载，下载速度慢我把这个下好以后上传上来了。主要是用于加载预训练的权重。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-12
    • 文件大小：83886080
    • 提供者：yyywxk

  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. Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

  2. 在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。 根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例： 加载预训练模型： from tensorflow.python.keras.applications i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38739950

  1. deep-learning-for-biology-hse-2018-course:经济学院深度学习生物学课程材料，2018年-源码

  2. 生物学深度学习课程材料/ HSE 2018 这是生物学深度学习课程的课程资料库。 该课程于2018年秋季在莫斯科高等经济学院计算机科学学院授课，硕士课程为``生物学和医学领域的数据分析''。 内容 课程 课程Jupyter（使用Keras） 杂志俱乐部 教学大纲 历史短 深度学习的当前结果 图片和视频 语音和声音 文字和语言 机械手控制 系统的ML DL问题 其他AI方法 知识与表象 象征方法 进化计算与群智能 硬件 NN简介：神经元，神经网络，反向传播， 前馈神经网络（FNN） 自动编码器（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：weixin_42131276

  1. 硕士论文：此存储库是有关主题-领域适应的硕士论文实施-源码

  2. 帕绍大学硕士论文 主题：域自适应 本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。 该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。 “基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。 有关代码的说明： models.py模块定义了源模型和目标模型。 Xception网络和顶层 config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。将来可能会添加其他配置 loss.py定义了其他

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42101237

  1. keras-applications：流行的深度学习模型的参考实现-源码

  2. Keras应用 Keras应用程序是Keras深度学习库的applications模块。 它为许多流行的架构提供模型定义和预训练权重，例如VGG16，ResNet50，Xception，MobileNet等。 在以下位置阅读文档： : Keras应用程序可以直接从Keras的最新安装中导入： from keras import applications Keras应用程序与Python 2.7-3.6兼容，并根据MIT许可证进行分发。 表现 使用Keras应用程序和TensorFlo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_42150360

  1. pretrained-models.pytorch:pytorch预训练的ConvNets-源码

  2. Pytorch的预训练模型（正在进行中） 此仓库的目标是： 以帮助复制研究论文的结果（例如，转移学习设置）， 通过受Torchvision启发的独特界面/ API来访问经过预训练的ConvNet。 消息： 27/10/2018：解决兼容性问题，添加测试，添加travis ： 和感谢 感谢 日： 感谢 22/03/2018：CaffeResNet101（适用于FasterRCNN的本地化） 21/03/2018：感谢和 NASNet Mobile获得了 25/01/2018：D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_42131728

  1. reverse_image_search:基于VGG16模型的预测结果并通过预训练的Xception或ResNet模型对可能相似的图像进行重新排序-源码

  2. reverse_image_search 基于VGG16模型的预测结果，并通过预训练的Xception或ResNet模型对可能相似的图像进行重新排序。 结果演示 VGG16模型（可以下载并用于检索模型和标签作为model_path ， labelbin_path模块/ get_probable_images_vgg16.py）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42133899