针对cifar10的Resnet20结构，稳定跑出92左右的测试精度，符合原论文效果，源代码，数据集自下载，找不到可私信；针对cifar10的Resnet20结构，稳定跑出92左右的测试精度，符合原论文效果，源代码，数据集自下载，找不到可私信

C# 在机器学习时，可能resnet_v2_50_299.meta 无法自动下载，或者很慢。 可以先下载好resnet_v2_50_299.meta，放到：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\MLNET\resnet_v2_50_299.meta。其中“Administrator”是登录用户名，根据实际情况调整

用于动作识别的3D ResNet 这是以下论文的PyTorch代码： 该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试。 如果您想使用我们的预训练模型对视频进行分类，请使用。 提供了此代码的PyTorch（python）版本。 PyTorch版本包含其他模型，例如预激活ResNet，Wide ResNet，ResNeXt和DenseNet。 引文 如果您使用此代码或预先训练的模型，请引用以下内容： @article{hara3dcnns, author={Kensho Hara and Hirokatsu Kataoka and Yutaka

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文 AlexNet：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper VGG：Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Large-Scale-Image-Recognition NIN：network-in-network ResNet：Deep-Residual-Learning-for-Image-Recognition InceptionV1-V4 MobileNet：Efficient-ConVolutinal-Neural-Networks-for-Mobile-Vision NASNet：Learning-Transferable Architectures-for-Scalable-Image-Recognition ShakeShake：Shake-Shake-regularization

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加注释的神经网络模型，项目注释+论文复现：yolo ssd faster-rcnn cam unet yolov3 s4nd yolov4 dynamicrelu broadface targetdrop hs-resnet discface npcface

利用CNN处理CIFAR-10的测试精度没达到0.9，所以来试试Rsenet~通过数据增强等处理方式，利用20层的Resnet对其进行测试，精度达到0.9139.

简单的Cifar10数据集 pytorch 框架训练代码 使用简单的ResNet-18 进行训练 代码附有详细注释，一看就懂 修改代码，补充上自己的CiFar10数据集位置，就可以直接运行