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搜索资源列表

  1. caffe resnet152模型

  2. 残差resnet网络 caffe resnet152 Imagenet pre-trained模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-21
    • 文件大小：224395264
    • 提供者：shaxinqing

  1. resnet各种预训练模型

  2. resnet预训练模型有resnet18.caffemodel，resnet50.caffemodel，resnet101.caffemodel，resnet152.caffemodel

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-09
    • 文件大小：532676608
    • 提供者：qq_42871479

  1. output.part3.rar

  2. resnet152 model part3。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：spiritpb

  1. output.part1.rar

  2. resnet152 model part1。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：209715200
    • 提供者：spiritpb

  1. output.part2.rar

  2. resnet152 model part2。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：209715200
    • 提供者：spiritpb

  1. 基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别

  2. 井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂，传统双流卷积神经网络（CNN）法对此类行为识别效果较差。针对该问题，对双流CNN法进行改进，提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法。通过场景分析，将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、走动、站立记录、坐下记录5种类型，并制作了巡检行为数据集IBDS5。将每个巡检行为视频等分为3个部分，分别对应巡检开始、巡检中和巡检结束；对3个部分视频分别随机采样，获取代表空间特征的RGB图像和代表运动特征的连续光流图像，并分别输入空间流网络和时间流网络进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38575536

  1. resnet152.zip

  2. 来自download.pytorch.org/models，resnet152(pretrained=True)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：224395264
    • 提供者：weixin_42206132

  1. resnet152.rar

  2. resnet152.prototxt 和 resnet152.caffemodel 来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-30
    • 文件大小：225443840
    • 提供者：qq_21653747

  1. resnet152-cifar.pth

  2. resnet152在cifar100数据集上训练的权重，从channel distillation 官方github处下载作为teacher net使用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-31
    • 文件大小：233832448
    • 提供者：ForloveZED

  1. PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38735544

  1. PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例

  2. PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy as np print("PyTorch Version: ",torch.__version__) print("Torchvision Version: ",torchvision.__version__) __all__ = ['R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38650951

  1. pytorch-playground：pytorch中的基础预训练模型和数据集（MNIST，SVHN，CIFAR10，CIFAR100，STL10，AlexNet，VGG16，VGG19，ResNet，Inception，SqueezeNe

  2. 这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_42098104

  1. PyTorch建筑-源码

  2. PyTorch建筑 注意：这是个人实验回购。 姓名 论文链接 链接到笔记本 乐网 亚历克斯网 VGG16 密集网121 ResNet18 ResNet34 ResNet50 ResNet101 ResNet152 NiN：网络中的网络 FRN：过滤器响应规范化 ViT：用于图像识别的变压器 伯特 OpenAI GPT OpenAI GPT2 XLM变压器 结构化的专心句子嵌入 TabTransformer BPR：隐式反馈的贝叶斯个性化排名 各种各样的： 姓名 笔记本链接 知识蒸馏 T5附加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：920576
    • 提供者：weixin_42137539

  1. CNN_classification_feature_extraction：PyTorch中的CNN模型用于分类和特征提取-源码

  2. CNN_classification_feature_extraction 该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。 Pytorch预训练的模型已被用于其解释。 该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。 此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。 预训练的模型结构在最后一层有1000个节点。 此代码将所有模型的最后一层修改为可与每个数据集兼容。 可以使用以下模型： 'resnet18', 'resne

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：19456
    • 提供者：weixin_42152298

  1. ClassActivationMaps：在PyTorch中实现类激活图-源码

  2. PyTorch中的类激活图 如标题为的论文中所述，类激活映射的实现 输入 CAM（猫） CAM（鹅） 支持的Torchvision型号 在编写CAM时，只能使用以下代码从Torchvision生成以下模型： 网路18 资源34 资源50 resnet101 resnet152 用法 python class_activation_map.py --model_name resnet18 --input_image data/car.jpg在results /目录中生成输出CAM覆盖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：weixin_42140716

  1. pytorch-cnn-finetune：使用PyTorch微调预训练的卷积神经网络-源码

  2. 使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。 产品特点 可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。 自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。 使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。 允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。 支持的架构和模型 从包中： ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ） R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42121086

  1. Ensemble-CNN-Animal-Sound-Classification-源码

  2. 集成卷积神经网络的自动动物声音分类 该存储库提供了工作的源代码“基于Ensemble-CNN的动物自动监视的声音分类”，该文件目前正在审核中。 我们提出的方法使用Ensemble-ResNet152模型在ESC-动物声音数据集[1]和在Animal-10声音数据集[2]上均达到94.8％的平均准确度。 源代码已根据许可获得许可。 该存储库的内容根据许可发布。 下载数据集图像和我们训练有素的模型 （159 MB） （621 MB） 由于数据集的大小和模型权重，它们不在Github存储库中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42113754