caffe_Resnet18.zip

本实验使用了ResNet模型,实验中包含了模型结构、网络训练和测试,以及预测部分。文件太大,没有上传数据集。请自行下载

利用resnet分类cifar-10的数据,可设置resnet的层数32、56、110

使用caffe训练的caffemodel,包含152,101,等多种模型(爬墙获取的资源)

res net的拓扑图图片

resnet-pytorch

关于resNet，笔者使用的讲解PPT,具体讲解内容包括，框架的发明背景，框架解决的问题，框架的创新点，框架的具体实现架构，框架效果与其他架构之间的对比，以及对于框架的数学原理的部分浅显解释

配置caffe-ssd文件所需的文件 需要将caffe里面include和src里面的3rtparty里的东西放在相应的位置

Center Loss工程源码，源地址：https://github.com/ydwen/caffe-face

这是一个神奇的工具，可以进行二次元图像的无损放大。适合用于边界清晰的动漫效果，对于照片等的处理就不太好用了。

在ubuntu 18.04上编译好的caffe(GPU版本)包,其中含有各种原版缺失文件(包括需要下载的还有各种SO),方便大家在自己编译过程中方便比对,对应的编译方法在我的博客中