1、代码包含resnet系列网络源码，如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18，模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch，建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集，已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好，精度很高，不仅可以训练，还可以预测，预测结果以弹窗形式展示，演示效果好！ 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂，结构清晰，单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值！

Pre-trained models are available here. All models are trained on Kinetics-700 (K), Moments in Time (M), STAIR-Actions (S), or merged datasets of them (KM, KS, MS, KMS).

机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet，VGG，GoogLeNet的海面舰船图像分类，采用pytorch实现，包含数据集，三种网络实现图像分类源代码，gradcam可解释性分析代码。

分为四类，可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾

RKD实现对模型的蒸馏。与上一篇（https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/127787791?spm=1001.2014.3001.5501）蒸馏的方法有所不同，RKD是对展平层的特征做蒸馏，蒸馏的loss分为二阶的距离损失Distance-wise Loss和三阶的角度损失Angle-wise Loss。 链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/127874090

ResNet 训练CIFAR10数据集，并做图片分类

ResNet 图片分类，本地Web

基于CNTK/C# 实现Cifar的实现，网络模型为ResNet

基于C++开发的resnet算法内含模型可以直接部署， 需要libtorch框架

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