VGG16实现Cifar10分类训练模型
2022-02-04 22:06:54 271.23MB 分类 数据挖掘 人工智能 机器学习
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Tensorflow Finetuning VGG16——猫狗大战-附件资源
2021-12-27 10:25:45 106B
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TensorFlow之VGG16实现猫狗大战-附件资源
2021-12-27 10:21:56 106B
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在Gan生成对抗网络中,VGG16与VGG19的".H5"模型文件,文件模组中两个。
2021-12-21 13:29:03 123.69MB model
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VGG16模型进行预训练,代码功能是对一组数据集进行5分类
2021-12-20 21:15:24 2KB VGG16 预训练 5分类 tfreco
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vgg19和vgg16百度云链接-附件资源
2021-12-04 11:02:33 106B
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主要介绍了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作,结合实例形式详细分析了Python使用VGG16模型实现图像风格转换的具体原理、操作步骤与实现方法,需要的朋友可以参考下
2021-12-01 14:40:10 935KB Python VGG16模型 图像风格转换
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叶病检测 使用预先训练的深度学习架构(即VGG16网络),通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止,降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net,使用70295张图像的分类精度约为95%。 通过修改图像数量,设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95%的时间正确识别出农作物病害的情况下,我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1:python3 PRED_API.py 步骤2:CD前端 步骤3:npm i 第4步:启动npm,这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型
2021-11-25 12:16:09 126.79MB JavaScript
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参考资料:《python深度学习》第五章。keras官方中文文档。 使用数据集:数据集来自kaggle  https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog。 VGG16模型下载自GitHub:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases。里面包括各种模型,如果你的keras模型导入过慢,你可以将模型下载下来再进行导入。 序言 当我们的数据集较小,只有几百几千张图片的时候,我们很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型,为此我们需要借助预训练网络模型(即已经训练好的网络模型,如
2021-11-23 16:42:43 63KB AS keras ras
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TensorFlow之VGG16实现猫狗大战-附件资源
2021-11-06 17:29:21 23B
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