基于lfw训练的facenet模型

解压之后的文件改名为.gz后缀再解压,里面的文件分别是resnet50_rfcn_final.caffemodel和resnet101_rfcn_final.caffemodel

本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型; 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速; 3. 使用datasets模块下载IMD

主要介绍了keras 如何保存最佳的训练模型,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

发表在CVPR2019 ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization的预训练模型

改代码可实现keras预测图像类别。基于python3，改代码具体讲解了如何输出预测类别，通过建立列表形式准确输出中文类别。

模型是训练好的模型，准确率达到98%可以识别Truck、SUV、SportsCar、Car、Bus、MicroBus、Jeep这个几个类别的汽车，配合Keras_rerinanet加载使用。

机器学习模型训练的Kubernetes实践，

Tensorflow官方给出的pb图片识别模型文件，方便用户使用相关语言进行调用测试

语音识别中，对语音进行训练的离散HMM模型

使用训练好的模型进行预测，可以与我的模型训练和保存配套使用