Advertisement

Basic_CNNs_TensorFlow2：几种基础CNN在TensorFlow2中的实现（包括MobileNetV1、V2和V3等）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目展示了如何使用TensorFlow 2来实现并训练几种基础卷积神经网络模型，如MobileNet V1、V2及V3版本。 Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的Tensorflow2实现。包括以下网络：MobileNet_V1, MobileNet_V2, SE_ResNet_50, SE_ResNet_101, SE_ResNet_152, SE_ResNeXt_50, 和SE_ResNeXt_101，挤压网ShuffleNetV2。对于AlexNet和VGG，请参见相应的文档；对于InceptionV3，请参照相关资料；关于ResNet的实现请查阅有关资源。 培养要求：Python >= 3.6, Tensorflow >= 2.4.0

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Basic_CNNs_TensorFlow2：几种基础CNN在TensorFlow2中的实现（包括MobileNetV1、V2和V3等）
    优质
    本项目展示了如何使用TensorFlow 2来实现并训练几种基础卷积神经网络模型，如MobileNet V1、V2及V3版本。 Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的Tensorflow2实现。包括以下网络：MobileNet_V1, MobileNet_V2, SE_ResNet_50, SE_ResNet_101, SE_ResNet_152, SE_ResNeXt_50, 和SE_ResNeXt_101，挤压网ShuffleNetV2。对于AlexNet和VGG，请参见相应的文档；对于InceptionV3，请参照相关资料；关于ResNet的实现请查阅有关资源。 培养要求：Python >= 3.6, Tensorflow >= 2.4.0
     
  • RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2
    优质
    本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。
     
  • C++中实现几种基础的矩阵运算
    优质
    本文介绍了在C++编程语言中如何实现基本的矩阵运算，包括加法、减法、乘法以及转置等操作。通过实例代码详细讲解了每种运算的具体实现方法和技巧。适合初学者学习和参考。 本段落介绍如何用C++实现几种基本的矩阵运算，并包含可以直接调用的头文件。
     
  • 基于TensorFlow 2.0的ResNet实现（包括ResNet18和ResNet34等）
    优质
    本项目基于TensorFlow 2.0框架，实现了经典的ResNet网络架构，涵盖ResNet18与ResNet34模型，适用于图像分类任务。 使用TensorFlow-2.0的ResNet（包括 ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152）来实现更多的卷积神经网络模型。训练要求如下：Python版本需大于等于 3.6，Tensorflow 版本为 2.0.0。 要在自己的数据集上进行训练，请将数据集放置在原始数据集文件夹下，并按照以下目录结构组织： ``` |——original dataset |——class_name_0 |——class_name_1 |——class_name_2 |——class_name_3 ``` 运行 `split_dataset.py` 脚本将原始数据集拆分为训练集、验证集和测试集。随后，您需要在 `config.py` 文件中调整相应的参数设置。 完成上述步骤后，通过执行 `train.py` 开始模型的训练过程，并使用 `valuate.py` 对模型进行评估。
     
  • GPUImageFilters：利用GPUImage实现的几种滤镜，包括九宫格、放大镜和画中画效果
    优质
    《GPUImageFilters》是一款基于GPUImage框架开发的应用程序扩展，提供多种图像处理特效。其中包括经典的九宫格布局、放大镜聚焦以及创新性的画中画功能，利用高性能的GPU加速技术优化视觉体验与性能表现。 01-GPUMxNSquaresFilter 是我在工作中基于GPUImage框架开发的一种过滤器，它能将画面分割成mxn个方格，每个方格將完整显示画面的一部分，实现类似九宫格的效果。此滤镜支持自定义的分割参数设置，可以灵活地创建如2 x 2或3 x 3等不同布局。 02-GPUImageMagnifierFilter 是基于GPUImage框架开发的一款单个滤镜，它能够将特定区域内的图像进行放大显示，并且允许用户设定具体的范围和缩放比例。 03-GPUImagePIPFilter 同样是使用GPUImage框架创建的过滤器，它的功能在于可以结合展示两个视频画面。
     
  • MobileNetV1-V3分类训练代码
    优质
    本项目提供从MobileNetV1到MobileNetV3的一系列轻量级神经网络模型的分类任务训练代码，适用于移动端和嵌入式视觉应用。 1. 可以进行分类任务直接运行。 2. 有一个包含17类花的数据集可供使用。 3. 支持训练自定义数据集。 4. 可根据配置文件选择使用MobileNetV1、V2或V3模型。
     
  • Mobilenetv2: TensorFlow2中的MobileNetV2实现
    优质
    本项目为TensorFlow 2版本的MobileNetV2模型实现，适用于资源受限的设备上高效运行深度学习应用。 具有完整源代码的TensorFlow2版本的MobileNetv2。 使用Kaggle dogs-vs-cats数据集从头开始训练MobileNetv2模型。当前状态是在ZCU102上测试，使用的工具是带有额外补丁的TensorFlow2.3和Vitis AI 1.3.2。 我们将执行以下步骤： - 下载并准备Kaggle dogs-vs-cats数据集。 - 将图像转换为TFRecords格式。 - 使用TensorFlow内置的Keras版本对自定义CNN进行训练和评估。 - 使用作为Vitis AI一部分提供的Xilinx量化器，将浮点模型转化为量化模型。 - 用dogs-vs-cats测试数据集来评估这个量化后的模型。 - 编译量化模型以备在目标板上执行。 - 利用提供的Python脚本，在目标板上运行。
     
  • DDR基础知识简介：包括ODT和ZQ等功能
    优质
    本文将介绍DDR内存的基础知识，着重讲解ODT（On-Die Termination）与ZQ校准功能的作用及原理，帮助读者快速掌握DDR的核心技术概念。 DDR的一些基础知识包括ODT（On-Die Termination）和ZQ校准。这些内容对于初学者了解DDR架构及其初始化过程非常重要。
     
  • 在GitHub上获取的Pixhawk/PX4 v1、v2、v3版本的最新硬件资料（包括原理图和PCB）
    优质
    本资源包包含了从GitHub下载的Pixhawk/PX4飞控系统v1、v2及v3版本的完整硬件设计文件，具体包含各代的电路原理图与PCB板布局。适合开发者深入研究飞行控制系统架构。 GitHub上提供了最新版的pixhawk/PX4电路图，包括v1、v2、v3版本硬件（原理图和PCB），方便大家使用。
     
  • 几种算法在运动估计中的实现
    优质
    本文探讨了几种不同算法在运动估计领域的应用与实现，通过比较分析它们各自的优缺点及适用场景，为相关研究提供参考。 运动估计的几种算法实现可以使用C++语言进行编写。