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cifar10_inception10.py
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cifar10
inception10
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cifar10_inception10.py
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Tensorflow 2.1训练 实战 cifar10 完整代码 准确率 88.6% 模型 Resnet SENet Inception
环境: tensorflow 2.1 最好用GPU 模型: Resnet:把前一层的数据直接加到下一层里。减少数据在传播过程中过多的丢失。 SENet: 学习每一层的通道之间的关系 Inception: 每一层都用不同的核(1×1,3×3,5×5)来学习.防止因为过小的核或者过大的核而学不到图片的特征。 用Resnet ,SENet, Inceptiont网络训练Cifar10 或者Cifar 1
inception-v3-cifar10:初始v3数字10
盗梦空间-v3-cifar10 基于 。 安装 拉Docker镜像 $ docker pull tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 $ docker run -it --name {docker-name} tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 /bin/bash 拉GitHub存储库 ~# apt-get update ~# apt-get
Inception网络 运行在Cifar10 测试集87.88% Tensorflow 2.1 小白从代码实践中 理解
环境 tensorflow 2.1 最好用GPU 模型 Inception 训练数据 Cifar10 或者 Cifar 100 训练集上准确率:93%左右 验证集上准确率:88%左右 测试集上准确率:87.88% 训练时间在GPU上:一小时多 权重大小:3.98 MB 原理介绍 图像中突出部分的大小差别很大。例如,狗的图像可以是以下任意情况。每张图像中狗所占区域都是不同的。 从左到右:狗占据图像
tensorflow_inception_graph.pb
3星 · 编辑精心推荐
name :tensorflow_inception_graph.pb inception v3 .pb file
tensorflow_inception_graph.pb 文件
tensorflow_inception_graph.pb 是 实现deep dream的必须文件
mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
最近,Tensorflow添加了一些新的功能,现在我们可以扩展...我们测试了他们最轻量级的模型mask_rcnn_inception_v2_coco。只需下载模型并升级到tensorflow 1.5(这很重要!) mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
github上下载的资源。方便大家参考。可以使用这里面的与训练模型,进行自己模型的训练
ssd_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
5星 · 资源好评率100%
SSD模型
mask_rcnn_inception_v2_coco.rar
mask rcnn的.pb模型文件和.pbtxt文件,还有mask rcnn对应的颜色信息和标签信息
inception_v3_2016_08_28.tar.gz
inception_v3_2016_08_28.tar.gz是一个压缩包,解压后得到inception_v3.ckpt,inception_v3 模型训练
ssd_inception_v2_coco_2017_11_17.tar.gz
ssd_inception_v2_coco_2017_11_17.tar.gz的模型,可用于目标检测
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_11_06_2017.tar.gz
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_11_06_2017
中国电信网络视频监控技术规范V2_0互联互通补充规范V2_02_20070421.doc
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inception_v3模型文件.rar
21个项目玩转tensorflow一书中,第三个项目所需要的模型文件inception_v3.ckpt
mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_2018_01_28.tar.gz
5星 · 资源好评率100%
maskrcnn 模型
tensorflow_inception_graph.zip
这是网上已经训练好的tensorflow模型,压缩包里头包含一个所有训练标签的txt档及训练好的model,为pb格式保存,共训练了1000种不同类型的图片
google inception_v3.ckpt和inception_dec_2015
Google训练的inception_v3.ckpt模型和来自https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org的inception_dec_2015模型文件(内含tensorflow_inception_graph.pb、imagenet_comp_graph_label_strings.txt和一个...
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
这有两个文件,分别为inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5, inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
inception-v4_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
inception-v4_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels 2.1版本
inception_v3_features.pkl
4星 · 用户满意度95%
stylegan预训练模型
adv_inception_SI_NI_FGSM.rar
SI_NI_FSGM预训练模型第一部分,包含ADV_INCEPTION, V2, V3, V4
常用预训练网络权重.txt
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update.h5 inception_v3_weights_tf_dim_
用PyTorch实现MNIST手写数字识别对应源码文件
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博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件,原文可见:https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851
哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-20230306-94页.pdf
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2022年11月30日,OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT上线后,5天活跃用户数高达100万,2个月活跃用户数已达1个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT还
Deep Learning Tuning Playbook(中译版)
由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版,提供给大家免费下载,因为本人知识水平有限,翻译过程中可能有误,随时欢迎大家指出错误,我会随时更正。
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在:https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境:https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看:https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
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
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
行人跌倒数据集(VOC格式)
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YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型+教学视频
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交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题,改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例,用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB,Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理
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