PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2 / V1，MNASNet，单路径NAS，FBNet等更多PyTorch图像模型等2020年11月11日，变更组合：DenseNet模型已更新，其中包括从Torchvision中提高了内存效率（修复了错误），模糊池和深茎添加，增加了VoVNet V1和V2模型，将39 V2变体（ese_vovnet_39b）训练为79.3 top-1激活工厂以及新的激活：选择在模型创建时执行操作，以便在使用与添加了脚本或跟踪（ONNX导出）hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活

Caffe下faster rcnn的残差网络resnet的配置，包含prototxt、train、test等文件。

这是一个pytorch实现，用于使用在论文提出的3D-resnet架构根据RGB，深度和RGB深度图像进行联合状态估计。 在本文中，他们表明可以使用大型视频数据集从头开始训练3D CNN架构，以进行动作识别。 在此代码中，我们将此架构转换为回归架构，以直接从视频图像估计机器人操纵器的关节状态。 网络模型的实现是从存储库并进行更改的。 请检查和以获取有关方法，结果和实现细节的更详细说明。 而且，在同一存储库中，它们为几种体系结构提供了预训练的权重，这些体系结构可用于微调此网络。 要运行代码： 在“数据”文件夹中，有一个小的示例数据集，以演示代码使用哪种数据以及如何创建数据集。 运行代码的步骤 创建.csv文件，其中包含数据集的训练，验证和测试拆分的信息： python createCSV . py - - data_dir data / - - perc_train 50 - - pe

dlib模型文件

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络梯度消失的问题的核心结构是残差网络。

resnet18-tf2 TensorFlow ResNet的正式似乎未包括ResNet-18或ResNet-34。 该代码库提供了ResNet-18和ResNet-34的简单（ ）TensorFlow 2实现，直接从PyTorch的torchvision转换而来。 模型输出已经过验证，可与火炬视觉模型的输出以浮点精度匹配。 此代码已使用以下软件包版本进行了测试： tensorflow==2.4.1 pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0

http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/55210492 第二篇微软亚研的实验挺好的

使用 ResNet 对 Cifar10 进行学习训练，整个过程，包括数据集的处理，loss 计算，以及准确度计算，数据保存

ResNet-101 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行训练，共有 347 层，对应于 101 层残差网络，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet101.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet101(); % 查看架构细节网络层% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 Resnet-101 对图像进行分类标签 = 分类（

TensorFlow2.0_ResNet 使用TensorFlow-2.0的ResNet（ ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152 ）实现 有关更多的CNN，请参见 。 火车 要求： Python> = 3.6 Tensorflow == 2.0.0 要在自己的数据集上训练ResNet，可以将数据集放在原始数据集文件夹下，目录应如下所示： |——original dataset |——class_name_0 |——class_name_1 |——class_name_2 |——class_name_3 运行脚本split_dataset.py将原始数据集拆分为训练集，有效集和测试集。 更改config.py中的相应参数。 运行train.py开始培训。 评估 运行valuate.py评估模型在测