本项目基于ResNet-50深度神经网络模型进行图像分类,使用PyTorch框架。项目支持图像预处理、数据增强、迁移学习、模型训练与验证、模型保存、推理等功能,适用于图像分类任务。以番茄图像为例,进行多类别的图像分类任务,可以识别不同类型的番茄病害。 项目特点: 使用预训练的ResNet-50模型,进行迁移学习。 数据增强(旋转、裁剪、翻转等)用于提高
resnet50网络Python代码 resnet pytorch github 接下来我们就来复现一下代码。 源代码比较复杂,感兴趣的同学可以上官网学习: 本篇是简化版本 一、BasicBlock模块 BasicBlock结构图如图所示: BasicBlock是基础版本,主要用来构建ResNet18和ResNet34网络,里面只包含两个卷积层,使用了两个 3*3 的卷积,通道数都是64,卷...
up主的b站链接: 验证码_哔哩哔哩 up主将代码和ppt都放在了github: https:///WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing up主的CSDN博客: 深度学习在图像处理中的应用(tensorflow2.4以及pytorch1.10实现)_深度学习图像处理_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客 数据集: 补充LeNet,resnet,mobilenet的出处_后来后来啊的...