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DeepLearning-TensorFlow2:本专栏我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络:L...
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深度学习TensorFlow2.0 前言 在这个项目中,我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络:LeNet-5,AlexNet,VGG系列,GooLeNet,ResNet系列,DenseNet系列,以及现在比较流行的:RCNN系列,SSD ,YOLO系列等。 教程目录 图像分类任务1.手写数字识别FirstNet(已完成) 2.快速建造卷积网络FastNet(已完成) 3. LeNet-5(已完成) 4. AlexNet(已完成) 5. VGG系列(已完成) 6. GooLeNet(已完成) 7. ResNet系列(已完成) 8. DenseNet系列(已完成) 目标检测任务1. RCNN系列2. SSD 3. YOLO系列 项目环境 Python3 Python3.6和3.7 PyCharm2018和2019 Tensorflow2.0
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DeepLearning-TensorFlow2-master.zip (35个子文件)
DeepLearning-TensorFlow2-master
4. AlexNet
AlexNet.py 8KB
README.md 142B
DeepLearning-TensorFlow2.0.zip 50KB
2. 快速搭建MNIST分类器
README.md 155B
FastNet.py 2KB
3. LeNet-5
LeNet-5.py 3KB
README.md 142B
6. GoogLeNet
class_indices.json 108B
train.py 5KB
predict.py 1KB
daisy_test.jpg 31KB
model.py 5KB
README.md 144B
ResNet-101
read_ckpt.py 2KB
class_indices.json 108B
train.py 6KB
predict.py 2KB
model.py 6KB
rose_test.jpg 18KB
README.md 1KB
DenseNet
train.py 918B
README 539B
model.py 7KB
ResNet
resnet.py 3KB
train.py 2KB
reader.md 280B
README.md 1KB
1. 手写数字识别
FirstNet.py 2KB
README.md 275B
5. VGG11
VGG11.py 8KB
README.md 144B
datasets
README.md 608B
7. ResNet
resnet.py 3KB
train.py 2KB
README.md 141B
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