Resnet论文解读与TensorFlow代码分析

最新推荐文章于 2024-09-02 07:56:57 发布
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本文深入解析了残差网络（ResNet）的基本原理和结构特点，并通过TensorFlow进行了详细的代码实现与分析，适合希望深入了解ResNet并掌握其实现细节的读者。
Resnet50源码-tensorflow+keras详细解析
ghw15221836342的博客
04-03 2万+
Resnet50源码-tensorflow解析原理解析：何凯明论文PPT-秒懂原理项目地址：Resnet50源码参考keras中的源码进行解析先加载一些库的文件from __future__ import print_function import numpy as np import warnings from keras.layers import Input from keras imp...
resnet论文解读及代码实现
Wenrui Xie的博客
02-09 2977
ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。 通过观察学习vggnet等经典神经网络模型，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？ 从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型...
ResNet-BN tensorflow源码解析
Charel_CHEN的博客
05-16 2810
ResNet-BN tensorflow源码解析 标签（空格分隔）： tensorflow 深度学习之网络结构 Github: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/ Paper: https://arxiv.org/abs/1603.05027 ResNet-BN tensorfl...
理解ResNet结构与TensorFlow代码分析
热门推荐
zhangxu
07-21 4万+
该博客主要以TensorFlow提供的ResNet代码为主，但是我并不想把它称之为代码解析，因为代码和方法，实践和理论总是缺一不可。 TensorFlow的github地址，其中：resnet_model.py为残差网络模型的实现，包括残差模块，正则化，批次归一化，优化策略等等；resnet_main.py为主函数，主要定义了测试、训练、总结、打印的代码和一些参数。cifar_input.py为数
TensorFlow实现ResNet（ResNet 152网络结构的forward耗时检测）
马超的博客
03-23 2万+
结构有ResNet 50、ResNet 152、ResNet 200，考虑耗时原因只跑了ResNet 152网络结构的forward。# coding:UTF-8 """Typical use: from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v2ResNet-101 for image classification into 1000 class
(Deeplab v3)——tensorflow-deeplab-resnet 原理及代码详解
咖啡味儿的咖啡
10-02 5182
在GitHub上找到一个不错的代码：https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-resnet 改代码的baseline是resnet101，使用了空洞卷积 前言： 代码的model.py，network.py是建立深度学习网络的部分，这部分代码风格与Faster-RCNN_TF那个程序的风格非常相似，也很简单，不再多做介绍。这里主要介绍train.p...
第J2周：ResNet50V2算法实战与解析（TensorFlow版）
weixin_43414521的博客
09-02 1373
- **🍨 本文为[]中的学习记录博客**>- **🍖 原作者：[]**– 1.请根据本文TensorFlow代码，编写出相应的Pytorch代码（建议使用上周的数据测试一下模型是否构建正确）– 2.了解ResNetV2与ResNetV的区别。
图像分类算法ResNet论文解读
qq_32172681的博客
08-21 4065
论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 代码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/resnet_...
Resnet V1论文阅读和代码解析
stesha_chen的博客
08-26 3859
目录： 论文阅读 代码解析 小结   论文阅读 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition 1.介绍 最近研究表明，增加网络的深度是至关重要的。于是增加网络的深度成了大家努力的方向，但是是否堆叠更多的层就一定能够训练出更好的结果呢？事实上并不一定，我们遇到的阻碍之一就是梯度消失和梯度爆炸。如果遇到了梯度消失和梯度爆炸，网络会很...
VGGNet源码解读与tensorflow实现细节
例如，在TensorFlow 2.x中，由于API的改动，用户可能需要将旧版本的代码迁移到新的API之上，或者使用兼容模式（如***pat.v1）来运行基于TensorFlow 1.x的代码。这涉及到对TensorFlow版本的了解、源码的阅读和调试，...
tensorflow>>>official模块resnet代码讲解
七七的博客
05-15 1301
cifar10结构：一共有32层：1. 第一个卷积层将输入数据（32*32*3）变为32*32*162. 下来是3种block, 每种有5个block块，每一块有2个卷积层（30层）3. 最后是一个全连接层（64*10）中间的block：每一种block中，第一个block的projecton为一个卷积操作，对数据维数进行变化，后面4个block块的projection都是identity。结构图...
Tensorflow slim resnet v2源码阅读笔记
Wayne2019的博客
12-10 4670
主要涉及： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v2.py https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_utils.py首先建议阅读Tensorflow和slim的官方文档，获取
Tensorflow实现ResNet
u012113559的博客
08-10 1179
今天对照Tensorflow的书，实现了ILSVRC 2015比赛中的冠军ResNet。同样，在ResNet实际应用时，是基于ImageNet的。考虑到耗时，在本篇博客（甚至是在Tensorflow的书中），只计算每个batch的前馈计算（Forward）。 ResNet使用了残差单元（Residual Unit）。残差的出发点是，希望原始输入信息直接传输到后面的层中。假设某段神经网络的输入是x...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
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Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
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