4、Pytorch实现 (四)迁移学习 1、使用迁移学习的优势 2、迁移学习的原理 3、常见的迁移学习方式 (五)ResNet代码(Pytorch实现) 1、ResNet模型搭建(model.py) 2、训练脚本(train.py) 3、单张图像预测脚本(predict.py) 4、批量图像预测脚本(batch_predict.py) (六)Pytorch官方实现ResNet的代码 参考资料 ...
# ResNet（残差网络）是一种卷积神经网络（CNN）架构，通常用于图像识别和分类任务。def resnet_model_train(flag):# 1、加载和预处理数据：下面可以改成通过你自己的方式获得股票数据 params = TushareProBarQueryParams(ts_code="002192.SZ",start_date="20210101",end_date="20240409",adj='qfq',freq="D")...
print('\nTest accuracy:', test_acc) 这段代码加载了CIFAR-10数据集,该数据集包含60000张32x32大小的彩色图像,共分为10个类别。然后建立了一个基于ResNet架构的神经网络模型。该模型由一层输入层、一层卷积层、一层标准化层、一层激活函数层和一层最大池化层组成,接着通过ResNet Block构建了多个层次的残差块...
残差网络（ResNet）18基于残差块（Residual Block）设计，通过引入跳跃连接（Skip Connection）简化网络训练过程，有效解决深度网络中的梯度消失问题。每个残差块由若干个3x3卷积层组成，块内部的残差单元包括两个或多个卷积层，中间通过跳过层连接原始输入与输出，实现残差学习。在构建ResNet18模型时，我们遵循...
Resnet网络是为了解决深度网络中的退化问题,即网络层数越深时,在数据集上表现的性能却越差,如下图所示是论文中给出的深度网络退化现象。 从图中我们可以看到,作者在CIFAR-10数据集上测试了20层和56层的深度网络,结果就是56层的训练误差和测试误差反而比层数少的20层网络更大,...
桃子病虫害识别与防治系统,vgg16,resnet,swintransformer,模型融合,卷积神经网络(pytorch框架,python代码) 750 -- 1:23 App 基于vgg16, resnet50卷积神经网络的服饰识别系统 1076 -- 1:16 App 基于yolov5的电瓶车戴头盔检测系统,支持图像,视频和摄像实时检测【pytorch框架】 6.2万 9 0:21 App 大一新生的我...
皮肤病识别系统 vgg16 resnet50 卷积神经网络 GUI界面 前端界面(pytorch框架 python源码) 177 -- 1:34 App 花卉识别系统,vgg16,mobilenet卷积神经网络(pytorch框架,python代码) 55 -- 1:47 App 马铃薯(土豆)病虫害识别与防治系统,vgg16,resnet,swintransformer,模型融合,卷积神经网络(pytorch框架,python代码) 230...
带你彻底搞懂cnn、卷积操作中的卷积核、池化、步长、填充等,结合代码讲解从零开始搭建卷积神经网络并实现图像分类项目,并包含通用深度学习模型训练模板,详细讲解使用alexnet、vgg、resnet、vit、convnext等网络进行实验 科技 计算机技术 神经网络 人工智能 CNN
基于vgg16,resnet50卷积神经网络的大米品种分类系统(pytorch框架) 01:38 基于vgg16,mobilenet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架) 01:40 花卉识别系统,vgg16,mobilenet卷积神经网络(pytorch框架,python代码) 01:34 苹果病虫害识别与防治系统,vgg16,resnet,swintransformer,模型融合,卷积神经网络(pytorch框架,py...