Resnet 分类问题的 Matlab 代码（残差网络） 任何查询 - WhatsApp- +91 9994444414 , josemebin@gmail.com

最近几年，在处理语音、图像识别和语言处理等问题上，深度学习有着十分不错的表现。在所有类型神经网络中，卷积神经网络中研究最为深入的。在过去因为没有大数据与高性能的计算设备支撑，想要在不过拟合进行高性能卷积神经网络训练是难以想象的。如今卷积神经网络的飞速发展，离不开出现了ImageNet这样的数据，还有大幅提升的GPU计算性能。尽管各种 CNN 模型仍继续在多种计算机视觉应用中进一步推进当前最佳的表现，但在理解这些系统的工作方式和如此有效的原因上的进展仍还有限。这个问题已经引起了很多研究者的兴趣，为此也涌现出了很多用于理解 CNN 的方法。本课题主要研究了卷积神经网络ResNet，在pytorch平台进行对ResNet34神经网络的训练，得到达到识别精度的神经网络，并对设计的神经网络模型进行评估和测试。首先从已有的图库中crop处理做一个5*100的图像数据库，并搭建卷积神经网络研究平台PyTorch的Window平台，按要求训练出具有识别精度的神经网络，通过设计算法来测试模型的识别率，并将把模型的卷积核可视化。

用于目标检测的特征金字塔网络 推荐FPN的改进版本： : FPN检测框架的Tensorflow实现。 您可以参考论文《 基于FPN参考 ， 和和旋转检测方法如果对您有用，请加注星标以支持我的工作。 谢谢。 配置环境 ubuntu（在Windows上可能会出现编码问题）+ python2 + tensorflow1.2 + cv2 + cuda8.0 + GeForce GTX 1080 您还可以使用docker环境，命令：docker pull yangxue2docker / tensorflow3_gpu_cv2_sshd：v1.0 安装 克隆存储库 git clone https:/

1. 机器学习模型 2. 图片分类

1. 训练浮点模型，测试浮点模式在CPU和GPU上的时间; 2. BN层融合，测试融合前后精度和结果比对; 3. 加入torch的量化感知API，训练一个QAT模型; 4. 保存定点INT8模型, 测试速度和精度; 5. 完成一致性对其，并保存int8模型。

本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果**图像分类识别系统**。 项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功能如下： - 数据预处理，生成用于输入TensorFlow模型的TFRecord的数据。 - 模型构建及训练，使用tensorflow.keras构建深度残差网络。 - 预测水果分类并进行模型评估。 ***如各位童鞋需要更换训练数据，完全可以根据源码将图像和标注文件更换即可直接运行。*** 博主也参考过网上图像分类的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个预测系统即可。 **本文只会告诉你如何快速搭建一个基于ResNet的图像分类系统并运行，原理的东西可以参考其他博主**。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！

结合VGG和残差网络实现工业零件的缺陷检测，基于keras和tensorflow可以直接运行使用

用Resnet101+GPT搭建一个玩王者荣耀的AI

Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers---8x deeper than VGG nets but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves 3.57% error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation.

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。