ResNet-50 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练，并在 2015 年赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，有 177 层总共对应一个50层的残差网络，可以将图像分为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet50.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet50(); % 查看架构细节网络层% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:
2021-08-17 08:57:36
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深树注意
Hang等人的实现。 2020用于树种预测。
模型架构
组织
├── conf # Config files for model training and evaluation
├── data # Location to place data for model reading. Most data is too large to be in version control, see below
├── DeepTreeAttention # Source files
├── experiments # Model training and SLURM multi-gpu cluster experiments with come
2021-08-16 14:58:35
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本本文档仅为个人近期学习情况的总结，简单总结了各个模型结构的特点以及存在问题，由于本人对本模块刚刚接触，如有错误，欢迎大家指正与交流！！！
2021-08-12 21:50:01
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适合深度学习基础学习者，最适合TensorFlow入门的上手实践项目；源码基于TensorFlow2.1和cifar10数据集，包含LetNet \AlexNet \InceptionNet \VGG \ResNet的代码实现、模型保存和loss曲线。
2021-08-11 09:16:01
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行业分类-物理装置-一种基于注意力机制的早产儿视网膜图像分类方法和装置.zip
2021-08-08 13:03:05
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