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PyTorch-CIFAR100：实现ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet和Inception等模型的CIFAR100实践

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简介：
本项目通过PyTorch框架在CIFAR-100数据集上实现了多种经典CNN模型，包括ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet及Inception等，旨在提供一个全面的学习和实验平台。 皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习要求这是我的实验资料： - Python版本：3.6 - PyTorch版本：1.6.0 + cu101 - 张量板（TensorBoard）2.2.2 （可选） 使用说明： 1. 输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2. 数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便。但我也保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例代码，以供那些不知道如何编写的用户参考。 3. 运行TensorBoard（可选） 安装张量板： $ pip install tensorboard 创建runs目录: $ mkdir runs

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  • PyTorch-CIFAR100：实现ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet和Inception等模型的CIFAR100实践
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    本项目通过PyTorch框架在CIFAR-100数据集上实现了多种经典CNN模型，包括ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet及Inception等，旨在提供一个全面的学习和实验平台。 皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习要求这是我的实验资料： - Python版本：3.6 - PyTorch版本：1.6.0 + cu101 - 张量板（TensorBoard）2.2.2 （可选） 使用说明： 1. 输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2. 数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便。但我也保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例代码，以供那些不知道如何编写的用户参考。 3. 运行TensorBoard（可选） 安装张量板： $ pip install tensorboard 创建runs目录: $ mkdir runs
     
  • PyTorch-CIFAR100-Master_多种算法实现Cifar100分类
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    本项目提供了针对CIFAR-100数据集的多种机器学习和深度学习模型实现，旨在帮助研究人员快速进行图像分类实验与比较。 使用基于Pytorch的多种基础算法对CIFAR-100数据集进行分类，并提供完整的代码实现。
     
  • 基于PyTorch的图像分类方案，涵盖AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet等多种模型方法
    优质
    本项目使用PyTorch实现了一系列经典卷积神经网络模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet及DenseNet，专注于图像分类任务。 用于Pytorch的图像分类包括多种模型方法，例如AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet和DenseNet等，并且包含完整的可运行代码。此外，还有一些可以直接在Colab在线平台上运行并查看结果的示例代码。
     
  • CIFAR-100上的VGG-16 Tensorflow实现：源自vgg-cifar100的源码
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    这段简介描述了一个基于TensorFlow框架的VGG-16神经网络模型在CIFAR-100数据集上进行图像分类任务的实现，代码借鉴了vgg-cifar100项目。 在CIFAR-100上使用VGG-16进行训练，并且加入了批量归一化（batchnorm）和dropout技术来优化网络性能。可以通过调整数据加载器类中的一个参数，轻松地将此代码修改为适用于CIFAR-10的数据集。 该模型在不增加额外数据的情况下，在CIFAR-100上达到了约64%的准确率，而该任务的最佳记录是75%。为了进一步提升性能至业界领先水平，我计划添加更多的训练参数进行优化。 请注意将“saves”文件夹下载到项目的主目录中，因为里面包含了必要的权重数据以支持模型运行。 以下是所采用的架构： 有用的资源链接（原文中的具体链接已省略）。
     
  • CIFAR100 Coarse: 利用粗略标签构建PyTorch CIFAR100
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    本项目利用PyTorch框架在CIFAR100数据集上进行实验，重点关注于使用图像的粗略类别标签来改进模型训练和分类性能。 CIFAR100粗标签的转换函数可以将PyTorch中的CIFAR100数据集从稀疏标签转换为基于超类的粗略标签。 用法1：使用`sparse2coarse`函数更新训练集。 ```python trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root) trainset.targets = sparse2coarse(trainset.targets) # 更新标签 ``` 用法2：导入新的数据集类CIFAR100Coarse，使用以下代码： ```python from cifar100coarse import CIFAR100Coarse trainset = CIFAR100Coarse(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False) ``` 超类定义如下：`superclass = [[beaver,...]`
     
  • TensorFlow中的DenseNet、ResNet和Inception网络
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    本文介绍了TensorFlow框架下的三种深度学习经典模型——DenseNet、ResNet及Inception网络，探讨了它们的独特架构及其在图像识别领域的应用与优势。 该文件包含一个DenseNet，一个ResNet以及一个Inception网络。
     
  • 利用Resnet、VGG和GoogLeNet进行海面舰船图像分类的PyTorch实现
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    本项目采用PyTorch框架，基于ResNet、VGG及GoogLeNet模型，旨在优化并实现海面舰船图像的有效分类，提升海洋监控系统的智能化水平。 机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet、VGG 和 GoogLeNet 的海面舰船图像分类，采用 Pytorch 实现，包含数据集以及三种网络实现图像分类的源代码，并提供 gradcam 可解释性分析代码。
     
  • 基于PyTorch的VGG-11、VGG-16和VGG-19模型实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了经典的VGG网络架构中的三种型号（VGG-11、VGG-16及VGG-19），适用于图像分类任务。 VGG是一种经典的卷积神经网络架构，由牛津大学的研究团队提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了很好的成绩，并成为了当时最先进的模型之一。VGG的主要特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构，通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征。 基于Pytorch实现的VGG提供了一个方便的工具，使得用户可以轻松地使用VGG模型进行图像分类任务。通过加载预训练的VGG模型，用户可以快速地进行图像特征提取和分类。同时，Pytorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性，使用户能够方便地进行模型的训练和调整。
     
  • CNN模型简介（LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、GAN、R-CNN）
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    本文简要介绍卷积神经网络(CNN)的发展历程及其代表性模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet，并提及生成对抗网络(GAN)和R-CNN。 本段落将对CNN模型的发展历程进行简要介绍，并按照时间顺序依次介绍LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet以及GAN和R-CNN等重要模型的核心思想与贡献，以帮助读者构建清晰的CNN发展脉络。具体内容涵盖各模型的主要创新点及技术突破，但不涉及详细的算法实现或代码展示，这些内容需通过阅读原始论文获取。相关研究文章将作为额外资源提供免费下载。
     
  • FasterRCNN-pytorch: VGG、ResNet和FPN基础上的实现-源码
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    FasterRCNN-pytorch是基于VGG、ResNet及FPN架构的物体检测模型的PyTorch版本，适用于研究与开发。此项目提供了详尽的源代码。 FasterRCNN在PyTorch上基于VGG、ResNet及FPN实现。参考rbg的代码：模型表现于VOC2017数据集上的训练与测试表明，使用不同骨干网络时性能如下： - 使用VGG16作为骨干网络，在VOC2017验证集上的mAP为0.7061。 - 使用ResNet101作为骨干网络，在同一数据集上取得的mAP值为0.754。 训练模型前，您需要进行以下操作： 1. 进入./lib目录； 2. 在make.sh和setup.py文件中更改gpu_id参数。具体来说，您需在上述两个脚本中的第5、12、19行及第143行修改与关键字“-arch=”相关的设置（根据您的GPU型号选择适当的架构）。 不同GPU型号对应的建筑学如下： - TitanX (Maxwell/Pascal)：sm_52 - GTX 960M：sm_50 - GTX 108 (Titan)：sm_61 - Grid K520（AWS g2.2xlarge）