2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用，包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现图像分类的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元。

Pytorch实现102类鲜花分类——102 Category Flower Dataset 数据集介绍：102 Category Flower Dataset 数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成，文件夹种分为训练集train和验证集valid，符合torchvision数据集存放要求 适用范围：【花卉图像识别与分类】适用于图像识别分类任务初学者，通过使用经典模型（如VGG和ResNet模型）进行图像分类任务的常用数据集；也使用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域初学者，进一步利用深度学习和神经网络进行图像分类，包括图像的裁剪、旋转、通道转换操作、图像数据增强等系列图片处理操作 获取方式：【0积分免费获取】

resnet-18：ResNet-18的回购

图像相似度 使用Resnet50+KNN在数据集中查找相似图像以获取新图像。 为了解决curse of dimensionality使用PCA来降低特征的维数。 Resnet50（在imageNet上训练） 在没有toplayer的情况下从keras创建Resnet50，以获取卷积特征（2048维）作为输出，而不是图像分类概率。 为数据集的每个图像提取卷积特征（Feature_size：[number_images，2048]）。 KNN（不是分类问题） 将最近邻算法拟合到从数据集中提取的特征 提取测试图像（新）的卷积特征，并计算测试图像与数据集的每个图像之间的距离（image_Similarity）。 PCA 将PCA应用于提取的特征并减小尺寸。 使最近邻算法适合新功能

standford_cars.zip

人脸识别--- ResNet 使用opencv和dlib构建人脸识别系统 安装dlib： 点安装dlib == 19.6.1 安装opencv：pip安装opencv-python 向下数据（ ） dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 mmod_human_face_detector.dat.bz2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

适合学习的ResNet残差网络，适合配合论文一起使用，非常适合初学者阅读的经典代码。

基于python inference 、ResNet实现的图像分类