Dorefa网 的pytorch实施 .The代码的灵感来自和 。 要求 python> 3.5 火炬> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.4.0 每晚，未来（用于张量板） nvidia-dali> = 0.12（更快的 ） Cifar-10精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 加速器 网路18 32 32 94.71％ 网路18 4 4 94.36％ 网路18 1个 4 93.87％ ImageNet精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 前1名 前5 网路18 32 32 69.80％ 89.32％ 网路18 4 4 66.60％ 87.15％ 用法 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中。为此，您可以使用以下 训练模型 python3 cifar_train_eval.py pyt

针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用，文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述，并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述，并指出了两种模型面对不同问题的优缺点，且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练，以实现更优的性能。仿真结果表明，ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。

CIFAR10:在Pytorch中使用ResNet进行CIFAR 10 TransferLearning

lambda.pytorch [NEW！]看看我们的最新作品在CVPR'21该桥梁卷积和自我关注运营商。 LambdaNetworks的PyTorch实现。 Lambda网络应用矩阵乘法的关联定律来逆转自我注意力的计算顺序，从而实现了有关内容交互的线性计算复杂性。 以前在和使用了类似的技术。 在另一个存储库签出一系列自我注意模块。 训练配置 ✓SGD优化器，初始学习率0.1，动量0.9，重量衰减0.0001 ✓时代130，批量大小256，8个Tesla V100 GPU，LR衰减策略余弦 ✓标签平滑0.1 训练有素的检查站 建筑学 参数 襟翼 前1名/前5名（％） 下载 Lambda-ResNet-50 14.995万 6.576克 78.208 / 93.820 | 引文 如果您发现此存储库对您的研究有用，请引用 @InProceedings { Li_2021_CVPR

Deformable-ConvNets 下 R-FCN的 base model 的预训练模型。搬运至此，方便大家下载。 亦可原po下载，地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

基于ResNet的人脸认证，根据经典的ResNet神经网络训练出面部识别，特征提取的模型

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Pytorch实现ResNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

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