Signs:使用Tensorflow框架应用ResNet50解决Signs数据集的分类问题 源码
迹象 使用keras创建ResNet50模型并为不同的手势应用分类。 ResNet50 ResNet-50是一个深达50层的卷积神经网络。 您可以从ImageNet数据库中加载对一百万个图像进行训练的网络的预训练版本。 预先训练的网络可以将图像分类为1000个对象类别,例如键盘,鼠标,铅笔和许多动物。 结果,网络已经学会了针对各种图像的丰富的特征表示。
文件列表
Signs-master.zip
(预估有个6文件)
Signs-master
resnets_utils.py
5KB
Residual_Networks_v2a.ipynb
14KB
Datasets
train_signs.h5
12.67MB
test_signs.h5
1.41MB
READ.txt
30B
README.md
650B
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