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ResNet_cifar-master.zip_CifarNet_cifar10_cifar100_tensorflow Re
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cifar10
cifar100
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resnet 在tensorflow上的实现,基于cifar10,cifar100数据集
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基于CIFAR10数据集的神经网络模型参数文件
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model_201.pth(epoch=200,learning_rate=0.0001,the modul structural of CIFAR) model_401.pth(epoch=400,learning_rate=0.01,the modul structural of CIFAR)
视觉常用数据集,分类任务常用,含cifar10和cifar100.zip
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用于计算机视觉中图像分类等任务,下载之后可本地加载数据集,不用运行时联网下载,减少麻烦
CIFAR-10数据集-卷积神经网络的Tensorflow实现
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文件夹包括data子文件夹(里面是用于训练卷积神经网络的CIFAR-10数据集)、CIFAR-10.ipynb(里面是卷积神经网络的实现代码,在jupyter里运行它便可以训练自己的卷积神经网络)。文件夹中其他文件是写代码时我做测试用,不影响对最后的结果,可以不看。代码准确无误,下载后直接运行,不需要改动。
cifar10和100数据集.zip
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因为tensorflow2.0的keras api需要从cifar官方下载速度太慢,并且代码会检查md5,所以特意整理出来分享,直接将其解压到 windows: C:/用户/"你的用户名"/.keras/datasets/ Linux: ~/.keras/datasets/ 就可以使用
非常好的Resnet项目资源,分享出来.zip
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基于pytorch框架用resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀 本源码模型主要用了SamLynnEvans Transformer 的源码的解码部分。以及pytorch自带的预训练模型"resnet101-5d3b4d8f.pth" 注意!!! 本项目不再更新,由用强化学习训练AI玩王者代替。 注意运行本代码需要注意以下几点 注意!!!!! 1、目前这个模型在用后裔100多局对战数据下训
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat-free.zip
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【标题】"dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat-free.zip" 提供的是一个用于人脸识别的 dlib 模型,这个模型是基于 ResNet 架构构建的,专门优化了面部识别任务。dlib 是一个流行的开源 C++ 工具包,广泛应用...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.zip_ResNet_dlib_face r
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《ResNet_dlib_face_recognition模型详解》 在IT领域,人脸识别是一项重要的技术,它广泛应用于安全监控、社交网络身份验证、智能门禁系统等多个场景。dlib库为开发者提供了一套强大的工具,其中就包括了针对人脸...
【tensorflow】tensorflow-resnet-master.zip
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【tensorflow】tensorflow-resnet-master.zip 【实例简介】 tensorflow-resnet-master.zip 非常高的准确率,非常好的神经网络 【实例截图】 【核心代码】 tensorflow-resnet-master └── tensorflow-resnet-...
ResNet-Tensorflow-master.zip
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ResNet-Tensorflow-master.zip是一个包含使用TensorFlow框架实现ResNet深度神经网络的代码库。ResNet,全称为“残差网络”,是由微软研究院的研究人员何凯明、长建等在2015年提出的深度学习模型。这个模型解决了深度...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.zip
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这个名为“dlib_face_recognition_resnet_model_v1.zip”的压缩包,包含了训练好的ResNet模型,即dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat,它是dlib库中用于实现人脸识别的核心组件。本文将深入探讨这个模型的...
神经网络cifar源代码.zip
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神经网络cifar源代码.
基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用.zip
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,尤其是大脑皮层中视觉信息处理的方式,其主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。以下是CNN技术的详细介绍: ### **1. 局部
cifar10_文件夹分类
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cifar10_文件夹分类,每一类图片被存储在对应文件夹下,方便keras直接从文件夹中读取
基于tensorflow2.4.0版本的transformer computer vision 训练数据集是cifar10
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用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络
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用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像:飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船,卡车: 1.准备数据 我们需要将输入标准化,例如:$$ x_ {norm} = \ frac {x} {255}-0.5 $$ 我们需要将类标签转换为一键编码的向量。 使用keras.utils.to_cate
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat
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resnet_4_cifar10-master.zip
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在本项目"resnet_4_cifar10-master.zip"中,开发者应用ResNet来对CIFAR-10数据集进行图像分类,这是一个经典的计算机视觉任务。 CIFAR-10数据集包含60,000张32x32像素的彩色图像,分为10个类别,每个类别有6,000张...
torch_inception_resnet_v2-0.0.33-py3-none-any.whl
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dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.zip
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dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型,可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别 。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 ...
Person_reID_baseline_pytorch-master.zip_Person Re-ID:_PyTorch行人识
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行人重识别(Person Re-Identification,简称Person Re-ID)是一项重要的计算机视觉技术,它旨在识别在不同摄像头视角下出现的同一行人的身份。本项目基于PyTorch框架,提供了行人重识别的基线模型,其在Rank-1评估...
resnet-使用resnet实现CIFAR10分类-算法实现.zip
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resnet resnet_使用resnet实现CIFAR10分类_算法实现
cifar10_cifar100合集.zip
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python版本的cifar10/cifar100合集,可下载后解压到自定义路径下使用。原下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz,http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz
Cifar-10代码,内容涵盖各个网络,支持tensowflow和pytorch
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基于python+Flask+tensorflow 的CIFAR10 分类识别-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip
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基于python+Flask+tensorflow 的CIFAR10 分类识别-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip 该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到97分,在window10/11测试环境严格调试,下载即用,确保可以运行,部署教程齐全,也可以作为课程设计 基于python+Flask+tensorflow 的CIFAR10 分类识别-毕业设计源码+
基于CIFAR10数据集的CNN在TensorFlow实现-TensorBoard版
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这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现,与 [上一个](http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53906810) 相比增加了 TensorBoard 的实现,可以在浏览器中查看可视化结果。
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torch_inception_resnet_v2-0.0.33.tar.gz
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deep_motion_mag-master.zip
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"Learning-based Video Motion Magnification"(基于学习的视频运动放大)正是这样的技术,其代码库“deep_motion_mag-master.zip”提供了实现这一技术的详细框架。本文将深入探讨这一技术的核心概念、工作原理以及...
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