10-monkey-species 数据集是一个10类不同品种猴子的数据集，这个数据集是从kaggle平台中下载到本地使用的，在这个分类猴子的数据集中我们使用resnet50模型来做迁移学习fine tune，并且最终实现向模型中输入一张图片能够打印出该图片属于哪类猴子品种的结果。
import matplotlib as mpl #画图用的库
import matplotlib.pyplot as plt
#下面这一句是为了可以在notebook中画图
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn #机器学习算法库
impor
2021-06-22 11:22:30
116KB
1
在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型
2021-06-21 21:03:35
727KB
百度网盘
resnet18-5c106cde
resnet34-333f7ec4
resnet50-19c8e357
resnet101-5d3b4d8f r
esnet152-b121ed2d
2021-06-18 09:11:09
190B
1
代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现，采用resnet50预训练网络，较好的实验了预期效果。
2021-06-08 15:24:27
11KB
1
resnet50_caffe.pth 预训练模型之一。 在Detectron.pytorch等项目中的config文件（*.yaml）中会用到
2021-05-17 20:19:05
97.73MB
1
目前开源的一些resnet代码都是高度集成化，内部的层输出很难一一取出分析。为了能够对resnet每一层的输出都能操作，我修改了模型编写的方式，让resnet的代码的可读性提高。
2021-05-12 21:17:21
7KB
1
resnet50-19c8e357.pth：pytorch预训练模型-resnet50，亲测可用
2021-05-10 19:26:41
90.76MB
1
今天小编就为大家分享一篇PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-05-10 10:48:53
98KB
1
残差网络50层模型，可用于图像分类，图像检索，训练数据来自ImageNet。从github上下载网速太慢，很难下载下来，我还是用公司服务器好不容易才下载下来的，亲测可用，发上来赚点资源积分自己用，请支持
2021-05-09 22:09:08
90.68MB
1