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Transfer-Learning:这是一个有关迁移学习的仓库,在这里可以看到迁移学习的各种用法
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2021-05-24
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Transfer-Learning-迁移学习思想Keras当中的实现 目录 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 仓库内容 仓库保存了三个例子,分别是: VGG16训练分类网络-利用dense全连接完成分类-猫狗大战 MobileNet训练分类网络-利用GlobalAveragePooling全局池化完成分类-猫狗大战 Resnet50-Segnet训练语义分割网络-区分斑马线 这三个例子均使用了迁移学习的思想,主干部分提取出来的特征是通用的,所以我们可以不训练主干部分先,因此训练部分分为两步,分别是冻结训练和解冻训练,冻结训练是不训练主干的,解冻训练是训练主干的。 由于训练的特征层变多,解冻后所需显存变大。 文件下载 猫狗数据集:链接: 提取码: htxf 斑马线数据集:连接:链接: 提取码:pp6w
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Transfer-Learning-master.zip (53个子文件)
Transfer-Learning-master
SegNet_ResNet
img
timg5.jpg 235KB
timg2.jpg 29KB
timg4.jpg 35KB
timg3.jpg 25KB
timg.jpg 42KB
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nets
__pycache__
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segnet.py 2KB
resnet50.py 4KB
train.py 6KB
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dataset2
README.MD 114B
img_out
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timg2.jpg 26KB
timg4.jpg 38KB
timg3.jpg 29KB
timg.jpg 59KB
MobileNetCatVSdog
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data
image
train
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dog.2.jpg 8KB
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cat.1.jpg 16KB
model
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model
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__pycache__
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train.py 6KB
predict.py 1KB
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VGG16ForCatVSdog
logs
README.md 33B
data
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model
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Generate_TrainTXT.py 295B
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AlexNet.cpython-36.pyc 1KB
VGG16.cpython-36.pyc 2KB
VGG16.py 2KB
test.py 178B
train.py 6KB
predict.py 1KB
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