Inception-ResNet-v2 is a pretrained model that has been trained on a subset of the ImageNet database. The model is trained on more than a million images, has 825 layers in total, and can classify images into 1000 object categories (e.g. keyboard, mouse, pencil, and many animals). Ope...
目前,基于ResNet18的水果分类识别,支持262种水果分类识别,在水果数据集Fruit-Dataset上,训练集的Accuracy在95%左右,测试集的Accuracy在83%左右,骨干网络,可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3,mobilenet_v2等常用模型。如果想进一步提高准确率,可以尝试: 最重要的: 清洗数据集,水果数据集Fruits-Dataset,...
Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码本项目利用深度学习技术，提供了一个水果分类识别训练与测试的框架，支持多种模型如googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容：1. 水果数据集Fruit-Dataset：包含262种水果，总计225,640张图像，是训练水果分类模型的理想资源。部分数据...
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:18,代码来源:inception_resnet_v2_test.py 示例2: testBuildEndPoints # 需要导入模块: from nets import inception [as 别名]# 或者: from nets.inception importinception_resnet_v2[as 别名]deftestBuildEndPoints(self):batch_size =5height, width =299...
inception_resnet_v2预训练模型_inception_resnet_v2模型下载,inception-resnet-v2模型下载‘’-深度学习代码类资源 Re**n″上传226.23 MB文件格式ckpt ImageNet上训练好的 inception_resnet_v2_2016_08_30模型,imagenet,可用于图像识别 (0)踩踩(0)
目前,基于ResNet18的水果分类识别,支持262种水果分类识别,在水果数据集Fruit-Dataset上,训练集的Accuracy在95%左右,测试集的Accuracy在83%左右,骨干网络,可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3,mobilenet_v2等常用模型。如果想进一步提高准确率,可以尝试: 最重要的: 清洗数据集,水果数据集Fruits-Dataset...
本项目将采用深度学习的方法,搭建一个垃圾分类识别的训练和测试系统,实现智能化垃圾分类。目前,基于ResNet18的垃圾分类识别,在垃圾数据集dataset2,训练集的Accuracy在94%左右,测试集的Accuracy在92%左右...