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基于TensorFlow 2.0的ResNet实现（包括ResNet18和ResNet34等）

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简介：
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。

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  • 基于TensorFlow 2.0的ResNet实现（包括ResNet18和ResNet34等）
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    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。
     
  • ResNet-18的简易TensorFlow 2实现：resnet18-tf2
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    本项目提供了一个简洁易懂的版本，使用Python和TensorFlow 2框架实现了经典的ResNet-18神经网络模型。适合初学者学习深度学习与图像识别技术。 TensorFlow的官方代码库似乎并未包含ResNet-18或ResNet-34模型。这里提供了一个简单的（ ）TensorFlow 2实现版本，该实现直接从PyTorch的torchvision转换而来。经过验证，此模型输出能够与PyTorch torchvision中的相应模型以浮点精度匹配。这段代码已经在以下软件包版本上进行了测试：tensorflow==2.4.1、pytorch==1.2.0和torchvision==0.4.0。
     
  • ResNet18的原理与TensorFlow 2.0实现方法
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    本文章介绍了深度学习中经典的ResNet18网络模型的原理，并详细讲解了如何使用Python热门库TensorFlow 2.0进行实现，适合初学者入门。 随着LeNet-5、AlexNet和VGG等神经网络结构的出现，卷积神经网络逐渐从单纯的只包含卷积操作和下采样的简单架构演变为具有max pooling、dropout以及非线性函数的复杂结构。尽管网络变得越来越复杂，但人们发现其效率并未如预期般提高，反而容易出现梯度消失等问题，导致损失值难以减少等现象。对于梯度消失的原因可以参考相关资料进行深入了解。ResNet通过引入新的机制来解决这些问题，在神经网络中取得了显著进展。
     
  • 基于TensorFlow的ResNet实现
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    本项目基于TensorFlow框架实现了经典的ResNet深度残差网络模型，旨在提供一个简洁、高效的代码示例用于图像分类任务的研究与学习。 VGGNet 和 GoogLeNet 等网络表明足够的深度是模型表现良好的前提条件。然而，在增加网络的深度到一定程度后，更深的网络会导致训练误差升高。这种现象的原因在于随着网络变深，梯度弥散（以及可能的梯度爆炸）问题变得更加显著。因此，在反向传播过程中，较深层的信息难以有效传递至前面层，导致前几层参数无法更新，从而影响整体模型的训练和测试效果。 为了解决这个问题并进一步增加网络深度而不引发梯度消失的问题，ResNet 采用了残差连接（residual connections）作为核心结构。这种设计使得信息能够更有效地在不同层级之间流通，并有助于缓解深层网络中的梯度问题。
     
  • 基于TensorFlow 2.0的YOLOv3-tf2.0实现
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    本项目采用TensorFlow 2.0框架实现了先进的实时目标检测模型YOLOv3，致力于提供高效、准确的目标识别解决方案。 YOLOv3-tf2.0 是基于 TensorFlow 2.0 实现的 YOLOv3 版本。要在 MS COCO 2017 数据集上进行训练，首先需要下载该数据集并解压缩其中的 train2017、val2017 和注释文件夹。接下来使用以下命令生成所需的数据集： ``` python3 create_dataset.py /path/to/train2017 /path/to/val2017 /path/to/annotations ``` 成功执行此脚本后，在源代码的根目录下会创建名为 trainset 和 testset 的文件夹。然后可以通过以下命令之一来训练模型： ``` python3 train_eager.py 或 python3 train_keras.py ``` 使用如下命令从检查点保存模型： ``` python3 save_model.py ```
     
  • 基于PyTorch实现的常见分类网络工程项目，包括GoogLenet、SqueezeNet、ResNet等
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    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。
     
  • 基于Keras的ResNet实现
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    本项目基于Keras深度学习框架，实现了经典的残差网络（ResNet）模型。通过该实现，用户可以轻松构建并训练不同规模的ResNet架构，应用于图像分类任务中。 VGGNet 和 GoogLeNet 等网络表明足够的深度是模型表现良好的前提条件。然而，在增加网络深度到一定程度后，更深的网络会导致训练误差升高。这种现象的原因在于随着网络变深，梯度弥散（以及可能的梯度爆炸）变得更为显著。因此，在反向传播过程中，较深层的信息难以有效传递至前面层，导致靠前的网络层参数无法得到更新，进而影响整体模型的训练和测试效果。 针对这一问题，ResNet 需要解决的核心问题是：如何在增加网络深度的同时有效地应对梯度消失的问题。为此，ResNet 引入了残差网络结构来克服深层网络中的梯度消失现象。
     
  • MAMNet在TensorFlow 2.0中的实现：MAMNet-Tensorflow-2
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    简介：本项目实现了基于TensorFlow 2.0的MAMNet框架，用于图像超分辨率任务。通过多注意力机制提升图像细节与清晰度，代码开源便于研究者学习和应用。 MAMNet-Tensorflow-2 是一个非正式的TensorFlow 2.0实现项目，基于论文“MAMNet：用于图像超分辨率的多路径自适应调制网络”。近年来，单幅图像超分辨率（SR）方法在深度卷积神经网络（CNN）的基础上取得了显著进展。然而，由于卷积操作不具备自适应性，这些模型难以应对不同特征的信息需求，从而限制了它们的表现力，并导致不必要的大模型尺寸。 为了解决上述问题，我们提出了一种创新的多路径自适应调制网络（MAMNet）。具体来说，本段落设计了一个轻量级且高效的残差块——多路径自适应调制块（MAMB），它可以利用三种不同的途径来充分挖掘和调整残差特征信息。这三条路径分别针对超分辨率任务中的不同信息建模需求：1）通过全局方差池化实现的通道特定信息处理。
     
  • 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。