# finetune-Alexnet-VGGnet
实现了一个鸟类识别的finetune操作，利用了两种深度网络 alexnet和vggnet
# 实验环境：
linux+pytorch
# 使用规范
* NetWork.py：存储模型结构
* finetune_v2.py: 规范化化后的finetune版本，直接运行
* k-flod-finetune.py： 使用k折交叉验证的finetune，其中修改transorm的参数就可以进行数据增强操作，直接运行
* pl.py: loss曲线的刻画
基于python开发并利用了两种深度网络 alexnet和vggnet实现了鸟类识别的finetune操作+源码+文档（高分项目 （396个子文件） 
events.out.tfevents.1593757441.DESKTOP-hengheng 0B events.out.tfevents.1593760409.DESKTOP-hengheng 0B events.out.tfevents.1593761151.DESKTOP-hengheng 0B events.out.tfevents.1593760380.DESKTOP-hengheng 0B events.out.tfevents.1593754311.DESKTOP-hengheng 0B
1 (112).jpg 171KB 1 (91).jpg 164KB 1 (85).jpg 161KB 1 (114).jpg 141KB 1 (117).jpg 139KB 1 (83).jpg 138KB 1 (129).jpg 134KB 1 (102).jpg 128KB 1 (106).jpg 120KB 1 (94).jpg 120KB 1 (86).jpg 118KB 12 (11).jpg 110KB 1 (77).jpg 107KB 1 (102).jpg 104KB 3 (9).jpg 103KB 1 (116).jpg 103KB 1 (111).jpg 103KB 3 (1).jpg 102KB 1 (127).jpg 101KB 1 (81).jpg 100KB 1 (121).jpg 100KB 1 (107).jpg 99KB 3 (8).jpg 98KB 1 (118).jpg 98KB 1 (80).jpg 98KB 1 (119).jpg 96KB 1 (123).jpg 95KB 1 (96).jpg 94KB 1 (103).jpg 93KB 1 (124).jpg 92KB 3 (7).jpg 89KB 1 (101).jpg 87KB 1 (110).jpg 86KB 2 (7).jpg 85KB 1 (87).jpg 82KB 1 (93).jpg 80KB 1 (1).jpg 79KB 1 (125).jpg 79KB 1 (79).jpg 79KB 1 (95).jpg 78KB 1 (126).jpg 78KB 1 (84).jpg 74KB 1 (128).jpg 73KB 1 (105).jpg 71KB 3 (10).jpg 70KB 1 (92).jpg 69KB 1 (108).jpg 68KB 1 (21).jpg 67KB 1 (88).jpg 67KB 1 (89).jpg 66KB 1 (130).jpg 66KB 1 (104).jpg 64KB 1 (98).jpg 63KB 1 (122).jpg 58KB 1 (97).jpg 58KB 1 (90).jpg 55KB 1 (100).jpg 54KB 1 (109).jpg 53KB 1 (115).jpg 51KB 1 (120).jpg 50KB 1 (82).jpg 49KB 1 (99).jpg 42KB 12 (18).jpg 41KB 1 (113).jpg 41KB 1 (14).jpg 40KB 1 (16).jpg 40KB 1 (78).jpg 39KB 1 (61).jpg 36KB 33 (6).jpg 34KB 1 (14).jpg 33KB 12 (1).jpg 33KB 1 (101).jpg 31KB 1 (30).jpg 31KB 33 (10).jpg 30KB 1 (12).jpg 30KB 1 (29).jpg 30KB 44 (11).jpg 29KB 1 (28).jpg 29KB 1 (68).jpg 29KB 33 (8).jpg 28KB 1 (136).jpg 28KB 1 (95).jpg 28KB 33 (7).jpg 28KB 1 (62).jpg 27KB 12 (15).jpg 27KB 1 (15).jpg 27KB 12 (16).jpg 27KB 1 (9).jpg 27KB 1 (99).jpg 27KB 33 (5).jpg 27KB 1 (2).jpg 27KB 1 (26).jpg 26KB 2 (8).jpg 26KB 1 (137).jpg 26KB 2 (5).jpg 26KB共 396 条
- 1
- 2
- 3
- 4
资源评论
