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基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类。 更新添加了模型蒸馏的的训练...
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - Lei-Zhang-0/pytorch_classification
基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KN ...
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - zkikic/pytorch_classification
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - stducc/pytorch_classification