Advertisement

基于PyTorch实现的常见分类网络工程项目，包括GoogLenet、SqueezeNet、ResNet等

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

简介：
本项目利用PyTorch框架实现了多种经典CNN模型（如GoogLeNet、SqueezeNet和ResNet）的分类任务工程应用。 使用PyTorch可以搭建多种常见的分类网络模型，包括但不限于：attention56、attention92、densenet121、densenet169、densenet201、densenet161、googlenet、inceptionv3、inceptionv4、mobilenet、mobilenetv2、nasnet、preactresnet18、preactresnet34、preactresnet50、preactresnet101、preactresnet152、resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152、resnext50、resnext101、resnext152、seresnet18、seresnet34、seresnet50、seresnet101、seresnet152、shufflenet、shufflenetv2、squeezenet以及vgg和wideresnet等。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyTorch实现的常见分类网络工程项目，包括GoogLenet、SqueezeNet、ResNet等
    优质
    本项目利用PyTorch框架实现了多种经典CNN模型（如GoogLeNet、SqueezeNet和ResNet）的分类任务工程应用。 使用PyTorch可以搭建多种常见的分类网络模型，包括但不限于：attention56、attention92、densenet121、densenet169、densenet201、densenet161、googlenet、inceptionv3、inceptionv4、mobilenet、mobilenetv2、nasnet、preactresnet18、preactresnet34、preactresnet50、preactresnet101、preactresnet152、resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152、resnext50、resnext101、resnext152、seresnet18、seresnet34、seresnet50、seresnet101、seresnet152、shufflenet、shufflenetv2、squeezenet以及vgg和wideresnet等。
     
  • GoogLeNet-Inception：基于TensorFlow的图像分类网络实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了GoogLeNet-Inception模型，用于高效地进行大规模图像分类任务。 GoogLeNet用于图像分类的TensorFlow实现发布于CVPR15会议。该存储库包含使用预训练模型进行自然图像分类的例子，并且展示了如何从头开始在数据集上训练Inception网络（测试集准确率为93.64%）。CIFAR-10上的预训练模型可以从相关资源中下载。 GoogLeNet的架构通过Python 3.3以上的版本实现。实施细节包括定义了GoogLeNet模型和Inception模块。使用预训练模型进行图像分类的例子可以在相应的文件夹内找到，在该文件夹里还有一个在CIFAR-10上从头开始训练网络的方法。 测试时，需要将预训练的模型重新缩放输入图像，使其最小边等于224像素后再输入到模型中。
     
  • PyTorch-CIFAR100：实现ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet和Inception等模型的CIFAR100实践
    优质
    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
     
  • 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。
     
  • 基于PyTorch的ResNet网络图像分类实现及批量测试验证
    优质
    本研究使用Python深度学习框架PyTorch实现了经典的ResNet神经网络模型，并应用于图像分类任务。通过设计合理的数据预处理流程和训练策略，提高了模型在大规模数据集上的分类准确率。此外，文章还提出了一种高效的批量测试验证方法，以加速模型评估过程并确保结果的可靠性。 ResNet_classification 是在 PyTorch 框架下实现的图像分类项目，可以直接使用，并包含了批量化测试验证的功能。该项目提供了 ResNet18、ResNet50 和 ResNet101 等网络用于图像分类任务，同时也包括了对训练好的模型进行单一测试和批量测试的相关代码。ResNet 网络的设计参考了 VGG19 网络，并在其基础上进行了改进，加入了通过短路机制实现的残差单元。
     
  • 基于PyTorch的GoogLeNet图像分类实现——轻松使用
    优质
    本文章介绍了如何利用PyTorch框架来实现GoogLeNet模型进行图像分类任务，并提供了简洁实用的操作指南和代码示例。 GoogLeNet_classification使用了基于Inception模块的深度神经网络模型——GoogLeNet，在PyTorch框架下实现图像分类功能，并且可以直接应用。该模型在2014年的ImageNet竞赛中赢得了冠军，之后经过改进形成了多个版本，包括Inception V2、V3和V4等。 GoogLeNet采用了模块化的结构（即Inception结构），这使得增加或修改网络变得非常方便；在网络的最后部分使用了平均池化代替全连接层，并且即使移除了全连接层，仍然在模型中应用了Dropout技术。
     
  • 利用Resnet、VGG和GoogLeNet进行海面舰船图像分类的PyTorch实现
    优质
    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。