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为了提高模型在道口环境下的车辆图像的特征提取和识别能力,提出了一种基于改进残差网络的车辆分类方法。首先以残差网络为基础模型,改进了残差块中激活函数的位置,并将残差块中的一般卷积用分组卷积代替,引入注意
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判断计算是否收敛,没有一个通用的方法。通过残差值判断的方法,对一些问题或许很有效,但在某些问题中往往会得出错误的结论。因此,正确的做法是,不仅要通过残差值,也要通过监测所有相关变量的完整数据,以及检查
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ResNet_SSD网络的VOC预测模型
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VGG19的深度学习模型权重文件,可用于作为预训练模型,提升学习效率
整合了在Caffe框架下使用的主流ResNet网络结构文件Prototxt. 主要包括Resnet-18,34,50,101,152 的训练及测试网络结构文件;还有个solver文件用于配置参数.
