Advertisement

resnet50.zip_markwyh_resnet50_图像分类数据集_迁移学习

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

简介：
本项目为ResNet50模型在图像分类任务中的应用，包含预训练模型及特定数据集的微调代码，适用于进行迁移学习研究与开发。 可以将文件位置更改后直接用于图像分类任务，这样的改动使得内容更加易于理解和使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • resnet50.zip_markwyh_resnet50_图像分类数据集_迁移学习
    优质
    本项目为ResNet50模型在图像分类任务中的应用，包含预训练模型及特定数据集的微调代码，适用于进行迁移学习研究与开发。 可以将文件位置更改后直接用于图像分类任务，这样的改动使得内容更加易于理解和使用。
     
  • Paddle.Hub迁移学习示例——图像分类
    优质
    本教程展示了如何使用PaddleHub进行图像分类任务的迁移学习。通过简单步骤，用户可以快速上手并利用预训练模型完成高效准确的分类工作。 基于Paddle2.0内置的hub库实现的迁移学习代码包含四个文件，分别涉及模型、数据、训练和测试。具体的使用方式请参考相关文档或教程。
     
  • 基于ResNet50的迁移学习在图像二分类中的应用与实践
    优质
    本研究探讨了利用预训练的ResNet50模型进行迁移学习，在特定图像二分类任务上的应用效果，并分享相关实践经验。 本段落使用预训练的Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类，基于Porch框架。
     
  • 基于ResNet50的迁移学习
    优质
    本研究利用预训练的ResNet50模型进行图像分类任务的迁移学习，通过微调网络参数提高在特定数据集上的分类性能。 ResNet50网络预训练模型。
     
  • TensorFlow 2——第10课：猴子图像识别与ResNet50及迁移学习
    优质
    本课程为《TensorFlow 2》系列教程第十讲，主要内容是使用ResNet50模型进行迁移学习以实现对猴子图像的高效分类和识别。 10-monkey-species 数据集包含10种不同品种的猴子图像，是从kaggle平台下载并用于本地分析的数据集。在这个数据集中，我们使用resnet50模型进行迁移学习以微调参数，并最终实现输入一张图片后能够输出该图片属于哪类猴子品种的功能。 为了展示结果和执行相关操作，我们需要导入一些必要的库： - `matplotlib` 和 `matplotlib.pyplot` 用于绘图。 - `%matplotlib inline` 命令可以在notebook中直接显示图像。 - `numpy` 是一个常用的科学计算库。 - `sklearn` 包含多种机器学习算法和工具。
     
  • 基于Swin-Transformer网络的草药数据集五分类图像识别迁移学习项目
    优质
    本项目采用Swin-Transformer网络进行草药图像的五分类任务，通过迁移学习技术优化模型在特定草药数据集上的表现，实现高效精准的图像识别。 本项目基于Swin-Transformer迁移学习进行图像分类，可以直接运行。数据集包含12种水果类别（百合、党参、枸杞、槐花、金银草），共有696张训练图片和206张预测图片。在模型训练过程中采用了cos 学习率自动衰减策略，并进行了50个epoch的迭代训练。最终，该模型在测试集上的表现最佳时达到了99%的精度水平。 如果需要使用自己的数据集进行训练，请参考README文件中的相关说明。
     
  • 利用PyTorch进行迁移学习的图像分类实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架，通过迁移学习技术，实现高效的图像分类模型训练。基于预训练模型，调整网络结构以适应特定任务，提高模型性能和泛化能力。 使用PyTorch实现基于迁移学习的图像分类代码，并在猫狗数据集上进行训练和预测。可以参考相关教程来完成这一任务。数据集可以从Kaggle下载。
     
  • Python深度图像分类迁移学习命令行工具
    优质
    这是一款基于Python开发的深度学习框架下的图像分类迁移学习工具，支持命令行操作，方便用户快速进行模型训练和参数调整。 深度图像分类迁移学习命令行工具
     
  • 基于迁移学习的DenseNet图像分类研究项目
    优质
    本项目致力于利用迁移学习技术优化DenseNet模型在图像分类任务中的性能，通过复用预训练网络参数，提升小规模数据集上的分类准确率。 内容概要：本项目基于迁移学习的DenseNet169 对花数据集进行分类网络训练。自定义数据集使用非常简单，只需按照README文件中的要求摆放好数据即可自动开始训练过程，无需更改train和predict脚本参数。系统会根据图像目录结构自行计算类别数量，并且在训练过程中加载ImageNet 22K的预训练权重。 项目还包括了对模型性能的评估，在训练集与测试集中分别记录损失值（loss）及准确度（accuracy），并在完成训练后，使用最佳权重文件来生成混淆矩阵、精确度和召回率等重要指标。此外，用户可以根据任务需求调整深度学习中的超参数设置；而对于初学者而言，则只需配置好环境并运行train、predict脚本即可。 通过此项目可以掌握DenseNet网络的搭建方法以及完整的深度学习训练流程，并了解如何计算混淆矩阵、损失值及召回率等指标。同时，还能学会绘制cosine衰减的学习率曲线，观察模型在训练集和测试集上的表现情况。 该项目以pytorch框架为基础构建了分类任务所需的深度神经网络模型。代码风格简洁清晰且文件夹结构合理方便阅读理解；既能够快速应用于个人数据集中也支持根据具体需求对源码进行修改调整。