注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 八种经典网络对cifar-10的分类.rar

  2. 包含8种经典网络在CIFAR10数据上的分类代码，其中包括LeNet,Network_in_Network,Vgg19,ResNet,wide_ResNet,ResNeXt,DenseNet,SENet

  3. 所属分类：深度学习

  1. SENet-master.zip

  2. 这是关于论文Squeeze-and-Excitation Networks的相关代码值得学习

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：864kb
    • 提供者：m0_37384317

  1. pytorch SENet实现案例

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ from torch import nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() //返回1X1大小的特征图，通道数不变 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38584148

  1. Tensorflow 2.1训练 实战 cifar10 完整代码 准确率 88.6% 模型 Resnet SENet Inception

  2. 环境： tensorflow 2.1 最好用GPU 模型： Resnet：把前一层的数据直接加到下一层里。减少数据在传播过程中过多的丢失。 SENet： 学习每一层的通道之间的关系 Inception: 每一层都用不同的核（1×1，3×3，5×5）来学习.防止因为过小的核或者过大的核而学不到图片的特征。 用Resnet ，SENet， Inceptiont网络训练Cifar10 或者Cifar 100. 训练数据：Cifar10 或者 Cifar 100 训练集上准确率：97.11%左右 验证集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38674883

  1. Tensorflow 2.1训练 实战 cifar10 完整代码 准确率 88.6% 模型 Resnet SENet Inception

  2. 环境： tensorflow 2.1 最好用GPU 模型： Resnet：把前一层的数据直接加到下一层里。减少数据在传播过程中过多的丢失。 SENet： 学习每一层的通道之间的关系 Inception: 每一层都用不同的核（1×1，3×3，5×5）来学习.防止因为过小的核或者过大的核而学不到图片的特征。 用Resnet ，SENet， Inceptiont网络训练Cifar10 或者Cifar 100. 训练数据：Cifar10 或者 Cifar 100 训练集上准确率：97.11%左右 验证集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38693586

  1. pytorch--SENet:挤压与激励网络的重新实现-源码

  2. ### Squeeze-和-Excitation Networks实施（pytorch） 为了训练 python main.py # argparser Default --print_freq 32 --save_dir ./save_model/ --save_every 10 --lr 0.1 --weight_decay 1e-4 --momentum 0.9 --Epoch 80 --batch_size 128 --test_batch_size 100 --cutout Tr

  3. 所属分类：其它

  1. ResNeXt：《深度神经网络的聚合残差转换》一文中的分类框架的实现-源码

  2. ResNeXt：深层神经网络的汇总残差转换 通过， ，，， 加州大学圣地亚哥分校，Facebook AI Research 目录 消息 祝贺ILSVRC 2017年分类挑战赛冠军 。 ResNeXt是其新SENet架构（带有Squeeze-and-Excitation模块的ResNeXt-152（64 x 4d） ）的基础！ 请在新论文中查看图6，以比较ResNeXts和DenseNets。 （ DenseNet cosine是经过DenseNet训练并具有余弦学习率计划的。 ） 介绍 该存储

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42131628

  1. SENet-Tensorflow：使用Cifar10（ResNeXt，Inception-v4，Inception-resnet-v2）的“挤压和激励网络”的简单Tensorflow实现-源码

  2. SENet-Tensorflow 使用Cifar10的简单Tensorflow实现 我实现了以下SENet 如果您想查看原始作者的代码，请参考此 要求 Tensorflow 1.x Python 3.x tflearn（如果您易于使用全局平均池，则应安装tflearn ） 问题 图片尺寸 在纸上，尝试了ImageNet 但是，由于Inception网络中的图像大小问题，因此我对Cifar10使用零填充 input_x = tf . pad ( input_x , [[ 0 , 0 ],

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：weixin_42119358

  1. 皮肤问题不要怕，RethNet模型帮你解决它！

  2. 全文共3645字，预计学习时长11分钟 来源：dy.163 爱美之心人皆有之。 拥有一个吹弹可破的完美肌肤更是无数爱美人士梦寐以求的终极目标。 科学界对此进行了相关研究，RethNet模型的提出就是其中成果之一。 2019年8月，来自lululab 的研究者提出了最先进的概念，即使用语义分割法，准确检测最常见的面部皮肤问题。这项工作已被ICCV 2019 研讨会接受。 目录 1. 以对象为单位学习的概念 2. 数据集 3. REthinker 代码块 4. REthinker模块与SENet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38656662