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深度残差网络示例演示

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简介：
本项目通过实现和分析深度残差网络的经典架构，旨在为研究者提供一个直观理解与实验ResNet模型性能的平台。 这是一个VS项目，代码难度并不高，使用的是TensorFlow原生的代码。该项目是本人毕业设计的一部分，其功能是从文件夹读取图片并以批次形式处理这些图片，然后利用深度残差网络进行训练，并保存模型。压缩包中还包含了一些测试代码。由于本项目涉及文字识别任务，因此预处理步骤主要针对文本数据进行了优化。样本集可以在其他地方获取。欢迎各位同学尝试使用！

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  • 深度残差网络示例演示
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    本项目通过实现和分析深度残差网络的经典架构，旨在为研究者提供一个直观理解与实验ResNet模型性能的平台。 这是一个VS项目，代码难度并不高，使用的是TensorFlow原生的代码。该项目是本人毕业设计的一部分，其功能是从文件夹读取图片并以批次形式处理这些图片，然后利用深度残差网络进行训练，并保存模型。压缩包中还包含了一些测试代码。由于本项目涉及文字识别任务，因此预处理步骤主要针对文本数据进行了优化。样本集可以在其他地方获取。欢迎各位同学尝试使用！
     
  • 何凯明的深度残差网络演示文稿
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    本演示文稿由何凯明提出，深入介绍了深度残差网络（ResNet）架构及其在图像识别任务中的应用，显著推动了深度学习领域的发展。 何凯明的深度残差网络PPT对应相应的论文PPT，仅供学习交流使用。
     
  • 基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码演示视频
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    本项目通过在MATLAB中实现并模拟基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法，提供了详细的代码和操作过程的视频教程。 领域：MATLAB与深度残差网络 内容概述： 本项目涉及基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码操作视频演示。 适用对象： 该资源适用于本科生、研究生以及博士生等在科研教学中学习人脸眼睛定位算法编程的学生和教师使用。 运行指南： 请确保您的计算机上安装了MATLAB 2021a或更高版本。为了正确运行程序，请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本，而不是直接调用子函数文件。此外，在启动仿真前，请务必确认MATLAB左侧的当前目录窗口已切换到正确的工程路径下。 注意事项： 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿，并按照指导完成相关实验任务。
     
  • 了解深度残差网络就看这篇就够了
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    本文深入浅出地解析了深度残差网络的核心原理与结构设计，旨在帮助读者全面理解这一领域的关键技术。 M. Zhao, S. Zhong, X. Fu 等人在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》上发表了一篇关于使用深度残差收缩网络进行故障诊断的论文，DOI: 10.1109/TII.2019.2943898。
     
  • ResNet50残差网络的深度学习模型权重文件
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    本资源提供预训练的ResNet50残差网络模型的权重文件，适用于图像识别任务。该模型包含50层，已在大规模数据集上进行训练，可直接应用于迁移学习或微调。 残差网络ResNet50的深度学习模型权重文件可以作为预训练模型使用，有助于提高学习效率。
     
  • 基于深度残差收缩网络的故障诊断(Python)
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    本研究利用Python编程，开发了一种基于深度残差收缩网络的新方法，有效提升了机械设备故障诊断的准确性和效率。 深度残差收缩网络在故障诊断中的应用（Python），使用PyTorch实现的深度收缩残差网络版本。数据集采用的是江南大学轴承数据集。
     
  • VGG网络的CIFAR10演示示例
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    本示例展示如何使用经典的VGG架构在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。通过简洁明了的代码实现深度卷积神经网络模型构建、训练及评估，适合初学者快速入门计算机视觉领域。 VGG网络在CIFAR10数据集上的演示展示了该模型如何处理图像分类任务。通过使用预定义的卷积神经网络结构，可以在较小的数据集中实现高效的训练与应用。这种示例通常用于教学目的以及研究中作为基准性能比较的基础。
     
  • TSN网络调试演示示例
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    本视频为TSN（时间敏感网络）技术的实际应用展示，详细讲解并演示了TSN网络配置和调试过程中的关键步骤与技巧。 1. MAC层调试示例程序2 2. 具备发送时间戳、接收时间戳功能，并能统计单帧延迟。 3. 能够记录历史最大接收延迟。 4. 配备日志记录功能。 5. 优化后的代码路径为：recipes-apps\gptp\files\Open-AVB\examples\tsn_listener\ 和 recipes-apps\gptp\files\Open-AVB\examples\tsn_talker\ 6. 使用者需要具备一定的TSN知识基础，才能理解此示例程序并从中受益。
     
  • STResNet: 基于TensorFlow的深度时空残差网络(ST-ResNet)实现
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    STResNet是一款基于TensorFlow框架开发的深度学习模型，专为处理时空序列数据设计，采用创新性的残差网络结构优化长短期时空依赖性建模。 TensorFlow中的ST-ResNet 深时空残留网络（ST-ResNet）是基于一本书的TensorFlow实现的一个端到端深度学习模型。该模型利用时间紧密度、周期性和趋势性等独特属性，来预测城市地区人群的流入和流出。 ### 模型架构 先决条件： - Python 2.7 - TensorFlow 1.8 - NumPy 1.14.2 ### 使用方法 要创建ST-ResNet架构的TensorFlow计算图，请运行以下命令： ``` $ python main.py ``` ### 代码组织结构 该模型使用面向对象编程（OOP）和广泛的模块化实现。 文件结构如下： `main.py`：此文件包含主程序。在这里生成了ST-ResNet的计算图，并启动会议进行训练。 `params.py`：用于声明超参数的Params类在此文件中定义。 `modules.py`：该文件包含了以模块化方式编写的辅助函数和自定义神经层，采用了面向对象编程范式。
     
  • 基于VGG16的深度学习网络示例
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    本项目通过运用预训练的VGG16模型构建了一个图像分类深度学习系统，展示了如何利用迁移学习技术优化模型性能。 这段资源是一个基于猫狗二分类的VGG16网络实例，使用TensorFlow实现，可供需要学习借鉴的人参考使用。