ResNet20修剪 ResNet20到CIFAR-10，以及такжереализацибазов的前身。Данныйрепозиторийсодержиткоддляобучениямодели。 筛选器级别的修剪'аизследующихдвухшагов： Длякаждогосверточногослоякластеризуетсянаборсверенод Каждаяисходнаясверткавопределенномслоезаменяетсякластера，ккоторомуонабылао реализациикодимоделейвспомогательныхметодовнаходитсявфайлах resnet.py ， prune_model.py и train_utils.py ， pruning_utils.py соответствен

Img2VecCosSim-Django-Pytorch 提取任何图像的特征向量，并找到余弦相似度以使用Pytorch进行比较。 我已经使用ResNet-18提取图像的特征向量。 最后，开发了一个Django应用程序来输入两个图像并找到余弦相似度。 包装方式： 火炬 Django 2.0 学分： 灵感来自 如何开始： 克隆存储库 git clone https://github.com/MexsonFernandes/Img2VecCosSim-Django-Pytorch 变更目录 cd Img2VecCosSim-Django-Pytorch 安装虚拟环境 pipenv install 安装所有依赖项 pipenv install -r requirements.txt或pip install -r requirements.txt 启动Django服务器 python

resnet_ssd_face_detection 说明        用 OpenCV 调用 Caffe 框架以及训练好的残差神经网络进行人脸检测     流程 加载模型     - .prototxt 为调用 .caffemodel 时的测试网络文件     - .caffemodel 为包含实际图层权重的模型文件

使用ResNet进行车辆分类，模型保存、模型测试，以及记录的笔记和训练图

这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它2部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。

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本资源包含LeNet，AlexNet和ResNet三大人工神经网络的论文，研究他们有助于进一步了解人工智能。

resnet_50_new：使用resnet 50权重进行图像分类

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。