Advertisement

DeepLab-ResNet-101模型

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

简介：
简介：DeepLab-ResNet-101是一种基于深度学习的图像语义分割算法，结合了残差网络（ResNet）与空洞卷积技术，有效提升了复杂场景下的像素级分类精度。 完整工程案例：使用深度学习TensorFlow进行图像语义分割（Image Segmentation），基于DeepLab模型并采用ResNet101架构。此项目适用于Tensorflow 1.1及以上版本，以及Python 3.5或更高版本的环境。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DeepLab-ResNet-101模型
    优质
    简介：DeepLab-ResNet-101是一种基于深度学习的图像语义分割算法，结合了残差网络（ResNet）与空洞卷积技术，有效提升了复杂场景下的像素级分类精度。 完整工程案例：使用深度学习TensorFlow进行图像语义分割（Image Segmentation），基于DeepLab模型并采用ResNet101架构。此项目适用于Tensorflow 1.1及以上版本，以及Python 3.5或更高版本的环境。
     
  • ResNet50/101/152模型文件及ResNet-50-model
    优质
    本资源提供预训练的ResNet50、101和152模型文件，适用于图像分类任务，特别包含优化的ResNet-50版本，助力深度学习研究与应用。 ResNet系列模型文件包括：ResNet_50_train_val.prototxt、ResNet_101_train_val.prototxt、ResNet_152_train_val.prototxt、ResNet_50_deploy.prototxt、ResNet_101_deploy.prototxt、ResNet_152_deploy.prototxt以及solver.prototxt和预训练模型文件ResNet-50-model.caffemodel。
     
  • 关于ResNet的三个权重文件：resnet-v1-50.pt、resnet-v1-101.pt和resnet-v1-152
    优质
    本资源提供三种不同深度的ResNet模型预训练权重，包括ResNet-50、ResNet-101及ResNet-152。这些文件适用于图像分类任务，可直接应用于PyTorch框架中进行迁移学习或微调。 压缩包内包含3个不同大小的权重文件：resnet_v1_50.pt、resnet_v1_101.pt 和 resnet_v1_152.pt，按从小到大的顺序排列。根据项目需求自行选择合适的文件使用。需要注意的是，权重文件越大精度越高但检测速度越慢；相反地，小的权重文件虽然精度略低但是可以实现更快的检测速度。
     
  • ResNet-50模型.keras.h5
    优质
    ResNet-50模型.keras.h5 是一个预训练深度残差网络模型文件，包含50层神经元结构，在图像分类任务中表现出色。 由于某些原因，深度学习的Keras数据集无法直接下载了。现将数据分享出来，请自行获取并使用。希望我们共同努力，祝一切顺利。
     
  • PyTorch-DeepLab-Xception：支持多种骨干网络的PyTorch DeepLab v3+模型
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的DeepLab v3+实现，兼容Xception及其它多种骨干网络，适用于各类图像语义分割任务。 pytorch-deeplab-xception 在2018年12月6日进行了更新，提供了在VOC和SBD数据集上训练的模型。在此之前，在2018年11月24日发布了一个新版本代码，该版本解决了先前存在的问题，并增加了对新主干网和支持多GPU训练的支持。对于旧版代码，请查看相关分支。 此项目支持多种骨干网络架构、VOC、SBD、城市景观和COCO数据集以及多GPU训练功能。它还提供了一些预训练模型，包括ResNet 16/16（78.43%）移动网16/16（70.81%）、DRN 16/16（78.87%）。这是基于PyTorch (0.4.1) 的实现版本。该模型使用修改后的对齐Xception和ResNet作为主干网络，目前支持在Pascal VOC 2012、SBD以及Cityscapes数据集上训练DeepLab V3 Plus。
     
  • Matlab开发：基于ResNet-101的预训练深度学习模型用于图像分类
    优质
    本项目利用MATLAB开发，采用ResNet-101预训练模型进行微调，旨在提高大规模图像数据集上的分类精度和效率。 ResNet-101 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型使用超过一百万张图像进行训练，并包含 347 层，相当于 101 层的残差网络结构，能够将图像分类为 1000 种不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。您可以通过操作系统或 MATLAB 中打开 resnet101.mlpkginstall 文件来启动安装过程。此文件适用于 R2017b 及更高版本。 使用示例： - 访问预训练的模型：`net = resnet101();` - 查看架构细节：`网络层` - 读取图像以进行分类处理：`I = imread(peppers.png);` - 调整图片大小，使其符合输入要求：`sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));` - 使用 ResNet-101 对图像进行分类处理：`标签 = 分类（I, net, net);` 请注意，上述代码中的最后一个步骤可能需要根据实际使用的 MATLAB 函数库和语法稍作调整。
     
  • ResNet-50预训练模型.zip
    优质
    本资源提供ResNet-50深度学习预训练模型下载。该模型在大型图像数据集上进行了预先训练，适用于多种计算机视觉任务，如分类、检测和分割等。 ResNet50预训练模型是基于ImageNet数据集得到的，主要用于加载预训练参数，并且配合prototxt文件使用效果最佳。
     
  • ResNet模型的实验研究
    优质
    本研究深入探讨了ResNet模型在图像识别任务中的应用与性能优化，通过一系列实验分析其架构优势及局限性。 本实验使用了ResNet模型，涵盖了模型结构、网络训练与测试以及预测部分的内容。由于文件过大，数据集未能上传，请自行下载。
     
  • 基于迁移学习的ResNet 101完整代码
    优质
    本项目提供了一个基于迁移学习的ResNet 101模型的完整实现代码，适用于图像分类任务。通过预训练权重进行微调，有效提升小数据集下的性能。 Resnet 101 基于迁移学习的完整代码提供了一个详细的实现过程，适用于需要利用预训练模型进行特征提取或微调的任务。这段代码展示了如何加载预训练的 ResNet-101 模型，并根据具体任务需求调整其顶层结构以适应新的分类问题或其他类型的下游任务。通过这种方式，可以充分利用大规模数据集上预先学习到的强大表示能力，在资源有限的情况下快速启动项目开发和研究工作。