resnet50-19c8e357.pth

resnet101-5d3b4d8f.pth

resnet152-b121ed2d.pth

PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。

在Pytorch中CIFAR10 / CIFAR100的正确ResNet实施 提供了许多最新体系结构的实现，但是，其中大多数是为ImageNet定义和实现的。 通常，在其他数据集上使用提供的模型很简单，但是某些情况下需要手动设置。 例如，很少有带有CIFAR10上ResNets的pytorch存储库提供了如所述的实现。 如果仅在CIFAR10上使用Torchvision的模型，您将获得在层数和参数上有所不同的模型。 如果要直接将CIFAR10上的ResNet-s与原始纸张进行比较，这是不可接受的。 此存储库的目的是为原始文件中所述的CIFAR10提供ResNet-s的有效pytorch实现。 提供以下模型： 名称 ＃层 ＃个参数 测试错误（纸） 测试错误（此隐含） 20 27万 8.75％ 8.27％ 32 46万 7.51％ 7.37％ 44 66万 7.17％

resnet代码实现及代码流程图和讲解

数据集可用语在ImageNet上预训练的PyTorch模型，用于转移学习。如果将此数据集作为附加数据添加，则可以用作基础模型，可以使用转移学习针对特定任务对其进行微调。 ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.txt ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.zip

Csdn上上传的代码都是完整的，大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客演示：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124913842 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是水果分类识别，一共5中水果。 数据集放在“水果数据集”文件夹下 “水果数据集”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。 代码依次运行 python 01数据集文本生成制作.py 会在本地生成test.txt和train.txt两个文本 里面存放的是图片路径和对应的标签序号。 python 02resnet迁移学习.py 会生成模型model.ckpt。 python 03flask_server.py 是打开服务端，调用训练好的model水果分类模型，小程序界面上传图片会通过这个代码进行接受并返回检测结果。 然后在小程序工具平台打开小程序部分的代码直接运行即可。

image-classification；图像分类；场景分类；tensorflow；python代码

pytorch_fcn FCN的pytorch实施（VGG，ResNet）