PythonTensorflow-ObjectDetection-SSD_resnet50_v1_fpn
使用ssd_resnet50_v1_fpn模型训练血液图像
细节
Tensorflow：2.2
训练时间：6小时
训练步骤：58600
批量大小：16
培训类型：检测
类：3
火车数据号：267
测试数据号：97
标签：xml-> csv-> train.record和test.record
型号： :
数据集： :
结果（测试数据集，左：预测，右：groundtruth）
2021-04-22 16:29:18
2.01MB
1
用keras实现resnet50,用的数据集是fashion_mnist
实现后准确率是91.3%，损失率是53.7%
2021-04-14 21:51:18
6KB
1
resnet50_v1d.ckpt.data-00000-of-00001
2021-04-02 14:12:52
97.77MB
1
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多
2021-03-21 21:19:58
98.09MB
1