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）

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