TernausNet: 带有VGG11编码器的U-Net在ImageNet上预训练，用于图像分割

残差网络50层模型，可用于图像分类，图像检索，训练数据来自ImageNet。从github上下载网速太慢，很难下载下来，我还是用公司服务器好不容易才下载下来的，亲测可用，发上来赚点资源积分自己用，请支持

使用PyTorch的实现 火车 通过更改train.py data_dir来修改imagenet路径 python train.py Number of parameters: 23941296 Time per operator type: 1636.49 ms. 79.33%. Conv 247.179 ms. 11.9822%. Sigmoid 141.509 ms. 6.85977%. Mul 17.3817 ms. 0.842592%. Add 12.8334 ms. 0.622111%. FC 7.49557 ms. 0.363354%. ReduceMean 2062.88 ms in Total FLOP per operato

图像风格迁移模型（含imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型和代码），基于tensorflow1.14，实测可用。

json格式,是一个1000的数组,每个数组中的字符串就是该类别的标签,除了一些十分罕见的(比如什么真菌啥的)一般遇到的都已经做了翻译

官方ImageNet标签文件synset_words.txt，用于caffe模型对图片进行分类、识别使用的标签参考。

公开集识别项目 使用PyTorch进行的开放集识别项目。 如有任何问题，请发送电子邮件 注意：由于我的实验性实现（特别是我的方法），需要重新构造。 要求 对于不同的算法和不同的数据集，要求会有所不同。通常，基本和必不可少的要求是： # pytorch 1.4+, torchvision 0.7.0 + pip3 install torch torchvision # sklearn pip3 install -U scikit-learn # numpy pip3 install numpy # scikit-learn-0.23.2 pip3 install -U sklearn 对于OpenMax： pip3 install libmr 对于绘制MNIST： pip3 install imageio pip3 install tqdm 配套 数据集 CIFAR-100（完成）

用于深度学习网络训练的数据集，可与博文中的代码进行配套练习，里面包括100000张训练集的图片，已经按照文件夹进行分类，训练集数据的信息也已经收录在txt文档中

这是基于Pytorch的迁移学习教程源码，对其进行了逐句对照解析以便于理解。 详情请搜索博文：Pytorch 迁移学习教程代码 逐句详解

,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是... 2017年06月(18)阅读排行 使用redis管理用户登录会话(839) 图像处理实例