SENet-PyTorch
这是SENet的PyTorch实施（在ImageNet数据集上进行训练）
论文：
用法
准备数据
该代码以ImageNet数据集为例。 您可以下载ImageNet数据集，并将其放入如下位置。 由于内存限制，我仅提供ILSVRC2012_dev_kit_t12 ，换句话说，您需要下载ILSVRC2012_img_train和ILSVRC2012_img_val 。
├── train.py # train script
├── se_resnet.py # network of se_resnet
├── se_resnext.py # network of se_resnext
├── read_ImageNetData.py # ImageNet dataset read script
├── ImageData # train and validation data
├── IL
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 7 个子文件 261KB ） SENet-PyTorch","children":[{"title":"SENet-PyTorch-master","children":[{"title":"read_ImageNetData.py <span style='color:#111;'> 4.80KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"se_resnet.py <span style='color:#111;'> 7.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ImageData","children":[{"title":"ILSVRC2012_devkit_t12","children":[{"title":"data","children":[{"title":"meta.mat <span style='color:#111;'> 172.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt <span style='color:#111;'> 190.09KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.59KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"se_resnext.py <span style='color:#111;'> 4.84KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 6.17KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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