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使用tensorflow写的resnet-110训练cifar10数据,以及inceptionv3的一个网络(不带数据集),DenseNet在写(后续更新)
resnet50, 特征网络， Tensorflow object detection API中Demo用到
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease
SE-Resnet注意力机制网络搭建，包含残差网络和全连接层，特征融合构建SE-resnet网络结构
利用resnet18预训练模型训练自己的数据集,代码包括了模型训练和利用新模型对数据进行分类的代码。
简单的Cifar10数据集 pytorch 框架训练代码 使用简单的ResNet-18 进行训练 代码附有详细注释,一看就懂 修改代码,补充上自己的CiFar10数据集位置,就可以直接运行
ResNet_KeyFacialPoints 概述 这是我完成的有关EmotionAI的Coursera项目。 该项目使用具有卷积神经网络(CNN)和残差网络(ResNet)架构的深度神经网络来学习人
1)获取CIFAR-10数据集2)评估ResNet算法分类准确性3)实施代码，获取实验结果4)调整ResNet参数，分析其对模型的影响
resnet 101 的caffemodel,不是原始的模型，经过了修改
resnet18-5c106cde.pth
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