实验基于论文： Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples Class-balanced-loss代码地址：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch resnet18代码参考链接：https://blog.csdn.net/sunqiande88/article/details/80100891 制作数据集 论文中通过公式n=niuin = n_iu^in=ni​ui，iii为类索引．制作长尾cifar10数据集．以下代码以不均匀比例100为例．也可以通过

tensorflow实现ResNet18，34，50，101，152

基于tensorflow搭建Resnet18对Cifar10测试集准确率90%，仅用了数据增强和损失函数优化方案，简单易懂，内含源码以及训练好了的模型。继续调节参数可以进一步增高准确率，支持交流学习，勿喷

这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它1部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。

resnet18-5c106cde.pth

注：阅读本博客之前，你需要先掌握：全连接神经网络，卷积神经网络的基本原理。 背景介绍 随着LeNet-5，AlexNet，VGG等神经网络结构的出现，卷积神经网络逐渐从单纯的只拥有卷积操作和下采样的神经网络发展为具有max pooling、dropout以及非线性函数的神经网络。在网络结构变得不断复杂的同时，人们发现，神经网络的效率并没有预期得到提升，反而容易出现梯度消失等情况，因而导致loss难以减少等现象。 对于出现梯度消失的原因，大家可以参考这篇： https://blog.csdn.net/jasonleesjtu/article/details/89185185 ResNet通过在两

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

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

CS175分心驾驶员检测 ＃RESNET18 #PYTORCH＃机器学习 分心驾驶： 建议作为导致致命事故从2014年到2018年增加的原因 由于使用智能设备的增加，引起公众越来越多的关注 我们在建筑物探测器中的数据：（由StateFarm在他们的Kaggle挑战赛中提供： 训练数据：在训练数据中包含22,424张图像，分为10个带标签的课程文件夹 测试数据：7.97万张未标记的图像（通过kaggle提交进行了准确性测试） 提供给我们的每张图像的大小为640×480像素 我们的模型： ResNet18（必须对图像进行预处理，并对在ResNet18中内置的pyTorch进行一些更改） 使用交叉熵损失和SGD优化器，其学习率为0.001，动量为0.9和Nesterov动量 火车精度大约为98％！ 测试准确率近97％！ 以下是我们所做操作和报告的全面说明：幻灯片： ://docs

介绍了使用自定义残差块的方式实现长残差网络构建方法的介绍