X光肺炎图像分类ResNet，正常图像和肺炎图像分类+病毒性肺炎和细菌性肺炎分类，代码加运行效果

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使用OpenCV深度学习模型残差网络（ResNet）人脸检测，实现了静态图像人脸检测和实时视频流人脸检测

_______ResNet.zip

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。

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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