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预训练的3D ResNet-50：适用于3D ResNet-50网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发

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简介：
这段简介描述了一个基于MATLAB开发的预训练3D ResNet-50模型，该模型是专门为神经网络工具箱设计的，用于支持各种深度学习任务中的3D数据处理与分析。 为了将预先训练的2D ResNet-50（ImageNet）中的可学习参数迁移到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤波器来实现这一目标。这是可行的，因为视频或3D图像可以被转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-50能够从每个帧中学到模式。该模型包含480万个可学习参数。只需调用“resnet50TL3Dfun()”函数即可完成相关操作。

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  • 预训练的3D ResNet-50：适用于3D ResNet-50网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介描述了一个基于MATLAB开发的预训练3D ResNet-50模型，该模型是专门为神经网络工具箱设计的，用于支持各种深度学习任务中的3D数据处理与分析。 为了将预先训练的2D ResNet-50（ImageNet）中的可学习参数迁移到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤波器来实现这一目标。这是可行的，因为视频或3D图像可以被转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-50能够从每个帧中学到模式。该模型包含480万个可学习参数。只需调用“resnet50TL3Dfun()”函数即可完成相关操作。
     
  • 预训练的3D ResNet-18：适用于3D ResNet-18网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介可以描述为：预训练的3D ResNet-18是针对三维数据优化的深度学习模型，基于MATLAB平台上的神经网络工具箱。该资源提供了即用型解决方案，适用于视频分析、动作识别等领域的研究与应用开发。 为了将预先训练的2D ResNet-18（ImageNet）中的可学习参数传递到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤镜来实现这一目标。这是因为视频或3D图像可以转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-18能够识别每个帧内的模式。该模型包含约3400万个可学习的参数。 只需调用“resnet18TL3Dfunction（）”函数即可实现上述操作。
     
  • ResNet-50预训练模型.zip
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    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。
     
  • 基于 ResNet-18 的深度学习神经网络工具箱模型 - MATLAB 开发
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    本项目为一个基于ResNet-18架构的深度学习模型开发工具箱，利用MATLAB实现。提供预训练模型及自定义训练功能，适用于图像分类任务，便于研究与应用。 ResNet-18是一个预先训练好的模型，在ImageNet数据库的子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的学习后，能够将图片归类为1000个不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。通过您的操作系统或在MATLAB中打开resnet18.mlpkginstall文件会启动安装过程，并且此mlpkginstall文件适用于R2018a及更高版本。使用示例包括： - 访问训练好的模型：`net = resnet18();` - 查看网络架构细节：`network layers` - 读取图像进行分类：首先，通过 `I = imread(peppers.png);` 来加载图片。 - 接下来调整图片大小以匹配ResNet-18的输入要求： - 获取模型的第一个层尺寸: `sz = net.Layers(1).InputSize;` - 调整图像尺寸：`I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));` - 使用ResNet-18对图片进行分类： - 标签结果为: `标签 = classify(net, I); ` - 最后，显示图像和识别的类别：`imshow(I)`
     
  • PyTorch预训练的ResNet-50-数据集
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    简介：本项目使用PyTorch框架对ResNet-50模型进行预训练，并应用于特定数据集上，以优化图像分类任务中的性能表现。 数据集可用于在ImageNet上预训练的PyTorch模型进行转移学习。如果将此数据集作为附加数据添加，则可以将其用作基础模型，并通过微调来针对特定任务进行优化。相关文件包括ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.txt和ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.zip。
     
  • Matlab开发：基于ResNet-50的预训练深度学习模型用于图像分类
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    本项目利用MATLAB开发了一个基于ResNet-50的预训练深度学习模型，专为图像分类任务设计。通过迁移学习技术，有效提升了特定数据集上的分类精度和效率。 ResNet-50 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练，并在 2015 年赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。该模型基于超过一百万张图像进行训练，包含总计约177层的残差网络结构（对应于一个50层的深度神经网络），能够将图片分类为1000个不同的对象类别，如键盘、鼠标、铅笔和各种动物等。 安装此预训练模型的方法是通过操作系统或 MATLAB 中打开名为 resnet50.mlpkginstall 的文件来启动安装过程。该mlpkginstall 文件适用于 R2017b 及更高版本的软件环境。 使用示例： - 访问已经训练好的模型：`net = resnet50();` - 查看架构细节：`网络层` - 读取图像进行分类操作，例如对于名为 peppers.png 的图片: - `I = imread(peppers.png);` - 调整图片大小以匹配网络输入尺寸： ```sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1), 1:sz(2), :);```
     
  • ResNet-50模型.keras.h5
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    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。
     
  • 【卷积神经网络变体模型】ResNet架构
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    简介：ResNet（残差网络）是一种深度学习中的卷积神经网络架构，通过引入“跳连”机制解决了深层网络训练难题，极大地推进了计算机视觉任务的表现。 ResNet（残差网络）是一种卷积神经网络的变体模型，通过引入残差学习框架来解决训练深度网络遇到的问题。与传统结构相比，ResNet利用残差函数简化了深层网络的训练过程，使得构建更深层次的架构成为可能。 该模型适用于从事图像、视频识别和分类等复杂数据处理的研究人员、工程师以及机器学习及深度学习领域的实践者使用。 在实际应用中，ResNet的主要目标是解决梯度消失和梯度爆炸等问题，在此基础上实现更深特征的学习与优化。它在诸如图像识别、物体检测及语义分割等多种视觉任务上展现出了卓越的性能，并且具有较高的准确性和泛化能力。 值得一提的是，ResNet模型对深度学习领域产生了深远的影响，其创新性的残差学习框架为训练更深层次网络提供了新的途径和方法。通过构建更深的架构，在多个视觉相关竞赛中取得了显著成果并获得高排名。这不仅推动了该领域的研究进展，也为人工智能技术的发展带来了积极影响。
     
  • ResNet-50.zip
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    ResNet-50.zip包含了一个深度为50层的残差网络模型文件，适用于图像分类任务，能够高效准确地识别和分类各类图片内容。 ResNet-50是深度学习领域内一种著名的卷积神经网络（CNN）架构，在2015年由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Sergey Zagoruyko及Konstantin Papandreou提出，因其具有50层的深度而得名。该模型旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题，并在图像分类、目标检测与语义分割等计算机视觉任务中广泛应用。 提供的“resnet-50.zip”文件包含了使用MXNet框架预训练好的ResNet-50模型，MXNet是一个由亚马逊AWS支持的开源深度学习库。该压缩包内有两个关键文件：“json”和“params”。其中，“json”定义了网络结构信息，包括各层类型、参数数量及连接方式；而“params”则包含了权重与偏置值。 ResNet-50的核心创新在于引入残差块（Residual Block），通过直接将输入信号与输出信号相加的方式解决了传统深度网络中增加层数导致的信息传递难题。每个残差块通常包含两个或三个卷积层加上跳跃连接，确保了即便在网络很深时也能维持良好的梯度流动。 在MXNet框架下，用户可以利用这些预训练模型进行迁移学习。加载结构文件（json）和权重参数文件（params），根据任务需求修改顶层以适应新的分类任务，并用新数据集对模型进行微调。这有助于在较少的样本数量上实现较好的性能表现。 总的来说，“resnet-50.zip”提供了基于MXNet框架预训练好的ResNet-50模型，该模型利用残差学习解决了深层网络优化问题，用户可以通过加载这两个关键文件来进行计算机视觉任务中的迁移与微调工作。
     
  • Inception-ResNet-V2卷积神经网络
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    简介：Inception-ResNet-V2是结合了Inception模块与残差连接的深度CNN架构，用于图像分类和识别任务，在ImageNet等数据集上性能优异。 训练文件和测试文件是数据处理中的重要组成部分。它们分别用于模型的训练过程以及验证模型的效果。在准备这些文件的过程中，需要确保数据的质量与多样性以提高机器学习项目的成功率。