Advertisement

基于ResNet152架构的模型：ResNet152-ImageNet-CNTK

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

简介：
本项目采用深度学习框架CNTK构建并训练了基于ResNet152架构的图像分类模型，利用大规模ImageNet数据集优化网络性能。 基于ResNet152的模型结构：ResNet152_ImageNet_CNTK。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于ResNet152架构的模型：ResNet152-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用深度学习框架CNTK构建并训练了基于ResNet152架构的图像分类模型，利用大规模ImageNet数据集优化网络性能。 基于ResNet152的模型结构：ResNet152_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于ResNet50架构的模型：ResNet50-ImageNet-CNTK
    优质
    该简介介绍了一个基于ResNet50架构的深度学习模型，使用了Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)在ImageNet数据集上进行训练和优化。此模型利用残差连接有效解决了深层网络中的梯度消失问题，在图像分类任务中表现出色。 基于ResNet50的模型结构：ResNet50_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于ResNet34架构的模型：ResNet34-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用Microsoft CNTK框架实现ResNet34模型，并在ImageNet数据集上进行训练和优化，适用于图像分类任务。 基于ResNet34的模型结构：ResNet34_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于ResNet34架构的模型：ResNet34-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用ResNet34架构，在ImageNet数据集上进行训练，使用CNTK作为框架，旨在提升图像分类准确率和优化计算效率。 基于ResNet34的模型结构：ResNet34_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于ResNet18架构的模型：ResNet18-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用微软CNTK框架实现并训练了ResNet18神经网络模型，利用ImageNet大规模数据集优化图像分类性能。 基于ResNet18的模型结构：ResNet18_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于AlexNet架构的模型：AlexNet-ImageNet-CNTK
    优质
    简介：本项目基于经典卷积神经网络AlexNet架构，在Microsoft CNTK框架下进行训练和优化，并应用于ImageNet大规模图像识别任务，旨在探索其在现代计算环境中的表现。 基于AlexNet的模型结构：AlexNet-ImageNet-CNTK。
     
  • 基于InceptionV3架构的模型：InceptionV3-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用微软CNTK框架实现了InceptionV3模型，并在ImageNet数据集上进行了训练与测试，适用于图像分类任务。 基于InceptionV3的模型结构：InceptionV3_ImageNet_CNTK。
     
  • 基于ResNet101架构的模型：ResNet101-ImageNet-CNTK
    优质
    本项目采用微软CNTK工具，基于ResNet101深度学习架构，训练和优化了大规模图像数据集ImageNet上的视觉识别模型。 基于ResNet101的模型结构：ResNet101_ImageNet_CNTK。
     
  • ResNet152模型的压缩文件.zip
    优质
    本压缩文件包含了一个基于深度学习的经典模型——ResNet152的权重参数及相关配置信息。该资源适用于图像识别和分类任务的研究与应用开发。 来自download.pytorch.org/models的resnet152(pretrained=True)模型。
     
  • 基于2048维度向量的ResNet152模型文件
    优质
    本简介提供一个基于2048维向量的ResNet152深度学习模型文件。此模型优化了图像分类任务中的性能与效率，适用于需要高精度识别的应用场景。 资源浏览查阅130次。这个模型实际上是在创建一个名为ImageFeatureExtractor的神经网络模型,该模型使用Backbone_ResNet152_in3(pretrained=True)作为基础架构。更多学习资料可以在相关平台查找。