resnet50预训练模型，基于imagenet得到的预训练模型，主要是适用于加载预训练参数，配合prototxt文件使用最佳。

内容概要：本资源所用的开发环境是jupyter，包含MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集。所有运行结果都写在了.ipynb文件中，所用的开发框架为tensorflow2。 适合人群：具备一定编程基础，了解深度学习人员。

用于图像分类的 ResNet-50 模型架构及权重文件，使用 Caffe 进行预训练模型执行图像分类，可用于 OpenCV 图像分类计算机视觉项目，包含使用示例。

Binary_Classifier 在Tensorflow (1.4)数据集（ ）上使用Tensorflow (1.4) Keras 2.1.5和Tensorflow (1.4)后端在ResNet-50上构建的简单Cat-Dog分类器。 先决条件 确保从此提取的数据集在项目文件夹中。 Python 3+ 安装Tensorflow： $ pip install tensorflow 安装Keras（2.1.5+）： $ pip install keras 安装h5py： $ pip install h5py 安装PIL（枕头）： $ pip install Pillow 可以在找到适用于MacOS和Ubuntu安装这些库的详细指南。 测验 要测试单个图像以进行预测，请打开终端并运行（建议使用Ubuntu/macOS ）： $ python predict.py 默

Pytorch深度学习（4） — BN层及ResNet + DenseNet实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现 1.批量归一化(BN) nn.BatchNorm2d(6) — 卷积层使用，超参数为输出通道数 nn.BatchNorm1d(120) – 全连接层使用，超参数为输出单元个数 2.ResNet 2.1 残差块 输入为X + Y，因而X Y的输出通道要一致 可以用1*1

data_progress.py用于对数据集进行分类 datasort.py用于对数据集图片进行重命名 train_resnet.py用于训练resnet网络 model_test.py用于用测试集图片对cnn模型和mobilenet模型进行预测，并观察准确率 design.py用于测试界面 results文件夹有resnet网络训练好的h5文件，以及网络训练过程文档和训练过程准确率变换图像

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，模型使用最经典的resnet50，演示如何实现混合精度训练以及如何使用DDP的方式实现多卡并行训练。 通过本文你和学到： 1、如何使用混合精度训练？ 2、如何制作ImageNet数据集？ 3、如何使用DDP方式的进行多卡训练？ 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何进行多卡BN同步？ 6、如何使用余弦退火调整学习率？ 7、如何使用classification_report实现对模型的评价。 8、预测的两种写法。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124196817

【OpenCV】基于ResNet和Caffe模型的图像分类文章中的相关文件

resnet pytorch代码

针对遥感影像中目标方向、目标大小、拍摄角度及场景的多样性导致飞机目标检测精度不高的问题，提出一种基于残差网络（ResNet）的目标检测新方法。首先采集并且标注遥感图像数据，这些数据包含了晴天、薄雾等多种气候条件下的遥感影像；然后构建图形金字塔和模板金字塔进行多尺度检测，并且加入残差网络的全卷积网络结构中不同层的上下文特征信息；最后通过拟合回归进行端到端的训练，得出鲁棒性强，精度高的目标检测网络模型。实验结果表明，该网络模型对于较复杂背景等干扰有较强的鲁棒性，检测精度高达89.5%。