resnet_v2_101.rar

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

Inception-v4, 在Keras中，起始 v4.起始 Resnet v1和 v2 Keras中的起始使用函数API在Keras中实现 Inception-v4.起始- Resnet-v1和v2

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型,可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别 。

1000级别分类网络模型,采用34层的网络层,对大部分物体能检测出来,resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn

1000级别分类网络模型,采用50层的网络层,对大部分物体能检测出来,resnet50_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2