之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下： model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to

为了提高脉搏波识别的准确率，提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先，经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等，获得Caffe可处理的数据集.其次，提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet （IRNet），包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上，改进Inception模块、残差模块和池化模块，构造Modified Inception-ResNet （MIRNet），包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比，MIRNet2的分类性能最好，特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%，参数量和运算量也少于IRNet3.

使用ResNet对图像进行分类，该代码只需更改分类数和图像路径即可运行，需提前下载ResNet官方训练结果的文件。

基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip 基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip 基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于ResNet残差神经网络的图像隐藏信息识别模型.zip基于

残差网络模型的预训练模型的参数

残差网络RESNET和COCO数据集与训练模型的参数

Pytorch框架Resnet_VGG两种网络实现人脸表情识别源码+训练好的模型+项目详细说明+PPT报告.zip 包含的网络有resnet网络，vgg网络，以及对应训练好的模型文件， 包含项目详细说明文档，可参考文档操作学习。 包含制作好的答辩PPT 该项目可以用来参考学习，适合深度学习初学者或者需要实践经验的工程师使用，也可以直接拿来作为毕设使用，请放心下载！ 由于该项目使用的人脸识别数据集太大，无法一起上传，故使用的数据集 下载链接为：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325578

基于深度学习的猫狗识别算法,准确率99%

resnet18.caffemodel 卷积神经网络RESNET18模型，网上找了很久没有找到，只有百度云盘下载，比较麻烦，于是上传到csdn

voc_weights_resnet.pth