DeepLearning TensorFlow2:本专栏我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络:LeNetAlexNetVGG系列
深度学习TensorFlow2.0 前言 在这个项目中,我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络:LeNet-5,AlexNet,VGG系列,GooLeNet,ResNet系列,DenseNet系列,以及现在比较流行的:RCNN系列,SSD ,YOLO系列等。 教程目录 图像分类任务1.手写数字识别FirstNet(已完成) 2.快速建造卷积网络FastNet(已完成) 3. LeNet-5(已完成) 4. AlexNet(已完成) 5. VGG系列(已完成) 6. GooLeNet(已完成) 7. ResNet系列(已完成) 8. DenseNet系列(已完成) 目标检测任务1. RCNN系列2. SSD 3. YOLO系列 项目环境 Python3 Python3.6和3.7 PyCharm2018和2019 Tensorflow2.0
文件列表
DeepLearning-TensorFlow2-master.zip
(预估有个35文件)
DeepLearning-TensorFlow2-master
4. AlexNet
AlexNet.py
8KB
README.md
142B
DeepLearning-TensorFlow2.0.zip
50KB
2. 快速搭建MNIST分类器
README.md
155B
FastNet.py
2KB
3. LeNet-5
LeNet-5.py
3KB
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