GoogLeNet Inception v1 结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6， paddlepaddle-gpu 1.6.3.post107 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/2/3 9:56 # @Author : Zhao HL # @File : InceptionV1-paddle.py import os, sys from PIL import Image import numpy as np import pandas as pd imp

GoogLeNet（inception v1）的论文翻译

GoogLeNet模型、训练、预测代码，每一行都有超详细注释，适合新生小白，pytorch上可运行

Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2),本项目将采用深度学习的方法，搭建一个水果分类识别的训练和测试系统，实现一个简单的水果图像分类识别系统。目前，基于ResNet18的水果分类识别，支持262种水果分类识别，在水果数据集Fruit-Dataset上，训练集的Accuracy在95%左右，测试集的Accuracy在83%左右，骨干网络，可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3，mobilenet_v2等常用模型: 【原文地址】《Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126411788

googlenet训练资料

总共收集了8篇论文，前两篇论文做了写笔记。主要是CNN论文发展的必看论文，包括LnNET-5,AlexNet,NIN,GoogleNet,VGGNet,ResNet,DenseNet,SENet.

1.领域：matlab，深度学习GoogleNet网络算法 2.内容：【含操作视频】基于深度学习GoogleNet网络,根据人员面部信息识别人员身份Matlab仿真,+图像数据库 3.用处：用于深度学习GoogleNet网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

GoogLeNet Inception v1 结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6，tensorflow-gpu 1.12.0 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/2/3 9:56 # @Author : Zhao HL # @File : InceptionV1-tensorflow.py import sys, cv2, os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image impo

盗版模块的实现 除了代码本身的注释外，我还写了一篇文章，您可以在找到有关Inception Module和GoogLeNet的进一步说明。 内容 inception.py模块的实现 Inception Train & Test.ipynb ：笔记本，用于培训和测试Inception模块的实现。 layers ：包含实现基本层的文件[卷积，最大池化和完全连接] 如果您在查看笔记本文件时遇到问题，请单击。

内容概要：本资源所用的开发环境是jupyter，包含MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集。所有运行结果都写在了.ipynb文件中，所用的开发框架为tensorflow2。 适合人群：具备一定编程基础，了解深度学习人员。