ResNet-50 图像分类 项目简介 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。
网络:AlexNet->VGG->GoogLeNet->ResNet 深度:8->19->22->152 VGG结构简洁有效:容易修改,迁移到其他任务中去;高层任务的基础网络。 性能竞争网络:GooLeNet:Inception v1->v4:Split-transform-merge ResNet:ResNet1024->ResNeXt:深度、宽度、基数 3 CNN结构的演化 4 AlexNet网络 ImageNet-2012竞赛第一 标志着DN...
categorical特征需要经过One-Hot编码成数值型,编码产生的所有特征同属于一个field,而特征的值只能是0或1,如用户的性别、年龄段,商品的品类id等。除此之外,还有第三类特征,如用户浏览/购买品类,有多个品类id且用一个数值衡量用户浏览或购买每个品类商品的数量。这类特征按照categorical特征处理,不同的只是特征的值不是...
基于Keras+Tensorflow搭建,提供ResNet50神经网络的图片分类平台。. Contribute to xvshu/ImageNet-Api development by creating an account on GitHub.
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图像分类集成以下模型:ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152、VGG16、VGG19、InceptionV3、Xception、MobileNet、AlexNet、LeNet、ZF_Net、DenseNet、mnist_net、TSL16,在config.py里面选择使用哪种模型. the project apply the following models: VGG16 VGG19 InceptionV3 Xception MobileNet AlexNet Le...