【视频演示】 bilibili.com/video/BV1Se411v7oy/ 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135359963 【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0

在本文中，我们将ResNet模型转换为Core ML格式。

这是一个完整的基于Pytorch 的分类模型，下载以后根据博客中讲的读取数据、搭建模型、训练验证等可以自行修改代码，以符合自身需求。整个项目都有比较清晰的注释，比较适合新手上手学习。

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

课程分为两条主线： 1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，以及对训练结果评估与分析的技巧。 2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

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PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

前言 本文介绍的分类方式可能比较繁琐，因为它是采用华为云比赛的提交模式进行的。简洁的分类版本点击这里： 1.图像分类的更多tricks（注意力机制 keras，TensorFlow和pytorch 版本等）： 2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话，可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍： 3.目标检测比赛笔记： 增添内容 已修改成本地可以运行。 修改方法： 1.save_model.py|train.py|eval.py|run.py|中moxing.framework.file函数全部换成os.path和shutil.copy函数。因为python里面暂时没有moxing框架。 2.注释掉run.py文件里面的下面几行代码： # FLAGS.tmp = os.path.join(FLAGS.local_data_root, 'tmp/') # print(FLAGS.t

mobilenet_v1_1.0_224.tflite mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite efficientnet-lite0-fp32.tflite efficientnet-lite0-int8.tflite

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more PyTorch 图像模型等 2020 年 6 月 11 日最新消息 一系列变化：DenseNet 模型更新了来自 Torchvision 的内存高效添加（修复了一个错误），添加了模糊池和深干添加 VoVNet V1 和 V2 模型，训练了 39 V2 变体 (ese_vovnet_39b)到 79.3 top-1 激活工厂与新激活一起添加：在模型创建时选择操作，以便更灵活地使用与脚本或跟踪兼容的激活（ONNX 导出） hard_mish（实验性）添加了内存高效的 grad，以及 ME hard_swish 上下文mgr 用于设置可导出/脚本化/no_jit 状态 Norm + Activation 组合层在 DenseNet 和 VoVNet 中添加了初始试用支持，以