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keras_cifar10_resnet分类例子
keras_cifar10_resnet分类例子
keras
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resnet
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keras_cifar10_resnet分类例子，深度学习专用，代码简单，
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keras实现cifar-10图片分类
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3星 · 编辑精心推荐
基于keras深度学习框架，应用卷积神经网络CNN实现cifar-10图片分类
Cifar-10的Keras实例源码
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Cifar-10的Keras实例源码，在Keras 2.x的环境下亲测可用
基于Keras+Resnet_v1对cifar-10进行图像分类
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利用CNN处理CIFAR-10的测试精度没达到0.9，所以来试试Rsenet~通过数据增强等处理方式，利用20层的Resnet对其进行测试，精度达到0.9139.
cifar10_resnet.py例子
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keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
ResNet的Keras实现
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VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失
keras官方数据集 python版本 cifar10
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keras官方数据集 python版本 cifar10，Cifar-10 由60000张32*32的 RGB 彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类（姊妹数据集Cifar-100达到100类，ILSVRC比赛则是1000类）。
使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式
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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
resnet二分类/recall_precision评价
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resnet二分类/recall_precision评价. 数据读取，处理，batch生成等功能
resnet50二分类
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resnet50二分类/recall_precision评价 包括数据读取，处理等函数
tensorflow resnet源码 cifar10测试实战
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ResNet源码，然后基于resnet实现在cifar10下的实战测试，注释齐全，特别详细，都能看懂。
基于tensorflow和keras的cifar10图像分类源码
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基于tensorflow和keras的cifar10图像分类源码，5星级源码
tensorflow-keras卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存
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tensorflow2.3-keras使用卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存
keras_load_cifar10.py例子
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras load cifar10)
keras_resnet_152_finetune.py例子
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras resnet 152 finetune)
keras_resnet_50_finetune.py例子
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras resnet 50 finetune)
CIFAR与ResNet卷积神经网络实战.zip
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人工智能的计算机视觉 越来越火热 本资源是 使用主流深度学习框架Pytorch来实现基础数据集cifar-10的10分类 效果还不错
Python-ShuffleNetV2的PyTorch和Caffe实现
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近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如 ShuffleNet V1、MobileNet 等）的 ShuffleNet V2。
tensorflow版resnet代码(18,50,101,152)
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tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg 这里下载各个层数的预训练模型
keras_resnet_101_finetune.py例子
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras resnet 101 finetune)
CIFAR-10 数据和Keras CNN程序 识别率89%左右
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CIFAR-10 数据和Keras CNN程序 识别率89%左右 CIFAR-10数据为npz格式
keras-frcnn.zip_RCNN 分类_faster-rcnn_keras CNN resnet_keras frcn
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keras实现的Faster-RCNN模型，Fast-RCNN是建立在深度卷积神经网络上进行有效的分类及目标检测。
keras_conv_lstm分类例子
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keras-resnet：用于深度残差网络的Keras软件包
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残差网络（ResNet）案例分析
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使用keras自定义残差网络，以MNIST数据集分类为例，为帮助读者了解残差网络的实现，仅使用简单的全连接层
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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nullhty
2018-03-03
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wulala789
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