G-Ghost-RegNet实战.zip

GhostNet

作者等人利用观察到的阶段性特征冗余，设计G-Ghost模块并应用于GPU等设备，实现了一个在GPU上具有SOTA性能的轻量级CNN。G-Ghost中g_ghost_regnetx_160模型在ImageNet上取的了79.9%的成绩。我这篇文章主要讲解如何使用G-Ghost完成图像分类任务，接下来我们一起完成项目的实战。经过测试,G-Ghost在植物幼苗数据集上实现了97+%的准确率。原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128086517

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 2447 个子文件 952.82MB ） G-Ghost-RegNet实战.zip","children":[{"title":"class.json 236B ","children":null,"spread":false},{"title":"test.py 1.08KB ","children":null,"spread":false},{"title":"train.py 10.01KB ","children":null,"spread":false},{"title":"1f5e5554e.png 67.05KB ","children":null,"spread":false},{"title":"1bf9b94a6.png 82.73KB ","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"文件过多，未全部展示","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

G-Ghost-RegNet实战.zip

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载