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Python-伪三维残差网络P3D的pytorch版本支持预训练模型
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Python开发-机器学习
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伪三维残差网络(P-3D)的pytorch版本,支持预训练模型
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此程序是一个残差网络的程序,此文件中含有的功能可以让初学者用来学习和了解残差网络的基本原理和实现过程
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resnet预训练模型有resnet18.caffemodel,resnet50.caffemodel,resnet101.caffemodel,resnet152.caffemodel
se_resnet50-ce0d4300.pth
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pytorch官方预训练模型:se_resnet50-ce0d4300.pth,亲测可用
3D-ResNets-PyTorch:用于动作识别的3D ResNets(CVPR 2018)
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用于动作识别的3D ResNet 更新(2020/4/13) 我们在arXiv上发表了一篇论文。 我们上载了本文所述的预训练模型,包括在结合了Kinetics-700和Moments in Time的数据集中预训练的ResNet-50。 更新(2020/4/10) 我们极大地更新了脚本。 如果要使用旧版本来复制我们的CVPR2018论文,则应使用CVPR2018分支中的脚本。 此更新包括:
3D-ResNets-PyTorch-master.zip
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这是关于论文Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?的相关代码
预先训练的3D ResNet-18:用于3D ResNet-18网络的预先训练的神经网络工具箱模型-matlab开发
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为了将可学习的参数从预先训练的2D ResNet-18(ImageNet)传递到3D,我们通过三维复制了2D滤镜(重复复制它们)。 这是可能的,因为视频或3D图像可以转换为图像切片序列。 在训练过程中,我们希望3D ResNet-18学习每个帧中的模式。 该模型具有3400万个可学习的参数。 只需调用“ resnet18TL3Dfunction()”函数。
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通过在原有的VGG模型上面进行改良,改良后的残差网络训练模型优于原来的模型,对于图片去噪有很好的效果
se-resnet.py
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SE-Resnet注意力机制网络搭建,包含残差网络和全连接层,特征融合构建SE-resnet网络结构
pth library
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pth 库是一个portable的线程库,在用户级模拟多线程,很轻量,适合较多的环境
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我是以后才下载了的,为了方便大家,传到网上,共同学习
SENet-master.zip
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这是关于论文Squeeze-and-Excitation Networks的相关代码值得学习
3D ResNet:用于动作识别的3D ResNet
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