ssd_vgg_tensorflow的预训练模型,方便无法使用百度网盘和google网盘的人下载。
预训练模型,训练权重,也可不用积分下载,原链接https://drive.google.com/file/d/1sBmajn6vOE7qJ8GnxUJt4fGPuffVUZox/view
输入图像为768x576。在faster-rcnn中使用vgg16作为分类网络模型。
这是利用tensorflow实现的,利用卷积神经网络 VGG 进行图像分类的简单程序,分享给大家供交流学习使用,如果代码有什么问题和错误,欢迎大家多提宝贵意见,详情请参考本人博客 适用数据集也进行了上
卷积网路vgg16权重的pny文件,没有全连接层适合迁移学习
caffessd中ssd_pascal.py训练中所需要的预训练caffemodel模型参数,由于官网提供的资源下载速度太慢,所以借内网CSDN平台特此分享给大家
tensorflow-vgg-master, the VGG network of tensorflow!
这是VGG网络架构论文的中文学习笔记。首先我们来对VGG网络架构进行一个概括:1.小卷积核:相比AlexNet,将卷积核全部替换为3*3,极少用了1*1；2.小池化层:相比AlexNe,3*3的池
V ERY D EEP C ONVOLUTIONAL N ETWORKS FOR L ARGE -S CALE I MAGE R ECOGNITION
我居然删了我的资源,不知道原来的还能下不要注意Hash值是否匹配boostdesc_lbgm,boostdesc_bgm,vgg_generated_80,boostdesc_binboost_128
