resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快，准确率高，参数不多
50层残差网络模型,权重训练自ImageNet
该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序
模型的默认输入尺寸:224x224
2019-12-21 21:43:09
90.27MB
1
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
可用于keras，tensorflow.keras，特征提取与迁移学习
2019-12-21 21:36:05
77.23MB
1
SIM卡封装，Micro SD卡封装；TF卡封装；带3D模型；Altium Designer软件封装
2019-12-21 21:24:36
572KB
1
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop,Keras VGG16
2019-12-21 21:24:04
52.2MB
1
kares VGG19神经网络参数vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
2019-12-21 21:19:10
76.42MB
1
1.此程序模板为stm32F103c8t6所用；
2.编译环境Keil5.14，库函数版本3.5；
3.实现功能：在TF卡/SD卡根目录下创建文件MEng.txt,并把数组bmpheader写入该文件；
4.硬件说明：SPI2读写：
----------------------------------------------
| STM32F10x | MSD Pin |
----------------------------------------------
| PB.12 | ChipSelect 1 |
| PB.15 / MOSI | DataIn 2 |
| | GND 3 (0 V) |
| | VDD 4 (3.3 V) |
| PB.13/ SCLK | Clock 5 |
| | GND 6 (0 V) |
| PB.14/ MISO | DataOut 7 |
-----------------------------------------------
2019-12-21 21:18:58
244KB
1
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
Linux下是放在“~/.keras/models/”中
Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中
Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2019-12-21 21:17:26
83.48MB
1
SD卡、TF卡、SIM卡的Altium Designer封装库文件PCB封装，经过实测，很好用，种类全，每种卡有3-4种封装可选
2019-12-21 21:07:09
11KB
1
tf-pose-estimation-master-韦访源码分析带注释.zip
2019-12-21 21:00:49
53.43MB
1