本坐姿识别网络采用RESNET-50结构，基于tensorflow2.0实现.
##目录
* [验证集错误率](#验证集错误率)
* [训练曲线](#训练曲线)
* [使用指导](#使用指导)
* [需求](#需求)
* [残差网络结构](#残差网络结构)
## 验证集错误率
最低的错误率的残差网络为ResNet-32, ResNet-56 and ResNet-110，错误率分别是 6.7%, 6.5% and 6.2%
总层数 = 6 * 残差块数 + 2
网络 | 最低错误率
------- | -----------------------
ResNet-32 | 6.7%
ResNet-56 | 6.5%
ResNet-110 | 6.2%
## 训练曲线
参考train_curve2.png
## 使用指导
`python cifar10_train.py --version='test'`
tensorboard --logdir "C:/Users/lenovo/Desktop/demo/resnet-in-tensorflow-master/logs_test_110"'
tensorboard --logdir "C:/Users/lenovo/Desktop/论文模型/cross-resnet-50/roc"
### 使用条件
pandas, numpy , opencv, tensorflow(1.0.0)
### 残差网络结构
参考appendix/Residual_block.png
基于薄膜压力传感器采集臀部坐姿压力数据+利用十字加权滤波法对坐姿压力矩阵进行数据增强与细化+提出改进坐姿方法（源码）.zip
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2024-02-27
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基于薄膜压力传感器采集臀部坐姿压力数据+利用十字加权滤波法对坐姿压力矩阵进行数据增强与细化+提出改进坐姿方法（源码）.zip （247个子文件） 
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