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Alexnet鲜花分类
Alexnet鲜花分类
alexnet
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使用tflearn高层封装,用alexnet对鲜花数据集进行训练
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Pytorch实现AlexNet花分类完整数据集+代码
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本项目已包含花分类数据集和训练好的AlexNet.pth模型,可直接进行花分类预测,代码共分5部分: 1. 数据预处理:划分数据集 2. 加载自定义数据集 3. 建立Alexnet模型 4. 模型训练 5. 模型的评估和使用训练好的模型进行图片分类 本文代码简单易懂,有较具体的注释,只需具备基础的python知识,便可以顺序通读。
AlexNet-classification 采用AlexNet网络的pytorch框架下实现图像分类,拿走即用
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AlexNet_classification。采用AlexNet网络实现图像分类,拿走即用。AlexNet由Alex Krizhevsky于2012年提出,夺得2012年ILSVRC比赛的冠军,top5预测的错误率为16.4%,远超第一名。AlexNet采用8层的神经网络,5个卷积层和3个全连接层(3个卷积层后面加了最大池化层),包含6亿3000万个链接,6000万个参数和65万个神经元。 网络的
深度学习花卉图片集-17分类
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用来做分类的图像数据集,包含17个花卉种类,17个文件夹。可以根据自己的需求调整数量。 没积分可以直接私或者留言,看到就发
102类花卉分类数据集(已划分,有训练集、测试集、验证集标签)
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102类花卉分类是深度学习的一个经典项目,但是数据难寻,在此提供已划分的数据集,并且附带了训练集、测试集、验证集标签txt文件+完整pytorch代码
ALEXNET的实现代码
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根据validate_alexnet_on_imagenet.ipynb的内容即可实现
Alexnet训练mnist和cfar10数据集
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TensorFlow实现训练Alexnet网络,训练mnist数据集合cfar数据集。mnist数据集测试准确度0.986.不需要下载权重,因为输出大小不一样。
基于tensorflow的猫狗图片的识别分类_深度学习CNN网络alexnet模型
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62flowers(62类花卉分类)
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120类花卉分类数据,已经分好了,由于数据太大,分两次上传,这次只上传了62类,剩下的40类下次上传。
AlexNet imagenet
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李飞飞的imagenet数据库下构建的AlexNet代码,可以实现针对任意图片的准确率判别和目标的检测
鲜花识别图像分类数据集(共5类)已划分好
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鲜花分类集(已划分)
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配套代码参见 https://yuqi-cheng.blog.csdn.net/article/details/104745908
102类鲜花数据集的分类
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鲜花分类-迁移学习-VGG16
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AlexNet.zip
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这是一个用Tensorflow调通的AlexNet实现二分类的代码,data中的(train, val, test)下载即可, bvlc_alexnet.npy也需要自己下载或联系1051609884@qq.com
AlexNet笔记
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alexnet工具箱下载,需在打开Matlab 找到alexnet所在路径
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102种鲜花分类数据集.zip 是作为花卉识别、AI模型训练的不二之选。
(python源码)(Alexnet网络)使用PyTorch框架来搭建Alexnet网络实现分类
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(python源码)(Alexnet网络)使用PyTorch框架来搭建Alexnet网络实现分类-本代码中,我们将使用PyTorch框架来搭建Alexnet网络,这是一个高效的卷积神经网络,本代码使用该网络用于图像分类任务。首先,我们需要导入必要的库,并加载所需的模块。PyTorch提供了一个非常方便的模块,可以直接加载LeNet模型。然后,我们可以加载训练好的Alexnet模型。PyTorch提
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