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
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
Transfer_Learning_ResNet50 在此存储库中,我们将执行转移学习,以在Keras中的ResNet50模型上训练CIFAR-10数据集。
残差网络50层模型，可用于图像分类，图像检索，训练数据来自ImageNet。从github上下载网速太慢，很难下载下来，我还是用公司服务器好不容易才下载下来的，亲测可用，发上来赚点资源积分自己用，请支
matlab开发-为Resnet50网络设计工具箱模型。图像分类的预训练resnet-50网络模型
用于行人重识别：使用Market1501训练集，自训练40代基于ResNet50孪生网络模型内附收敛情况图和模型结构图，可直接使用
resnet18-5c106cde.pth
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