深度学习-图像分类经典模型(pretrained model)

本文汇总了多种深度学习预训练模型的官方下载链接,包括TensorFlow官网提供的Inception系列、ResNet系列、VGG系列等模型,以及GitHub上的资源链接和其他非官方来源,覆盖了从InceptionV1到ResNetV2等多个版本。
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一、来自TensorFlow官网的下载链接
http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz
http://download.tensorflow.org/models/vgg_19_2016_08_28.tar.gz
Inception V1. FROM: http://download.tensorflow.org/models/inception_v1_2016_08_28.tar.gz .
Inception V3. FROM: http://download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28.tar.gz .
Inception-ResNet-v2. FROM: http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz .
ResNet 50. FROM: http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz .
ResNet 101. FROM: http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz .
VGG 19. FROM: http://download.tensorflow.org/models/vgg_19_2016_08_28.tar.gz .
Inception V4: http://download.tensorflow.org/models/inception_v4_2016_09_09.tar.gz
Inception Resnet V2: http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz
ResNet V2 50: http://download.tensorflow.org/models/resnet_v2_50_2017_04_14.tar.gz
ResNet V2 101: http://download.tensorflow.org/models/resnet_v2_101_2017_04_14.tar.gz
VGG 16: https://www.cs.toronto.edu/~frossard/vgg16/vgg16_weights.npz

二、GitHub下载链接
https://github.com/tensorflow/models

三、其他
• Nonofficial: https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch that includes NASNet, ResNeXt, ResNet, InceptionV4, InceptionResnetV2, Xception, DPN (need PyTorch).
https://lijiancheng0614.github.io/2017/06/29/2017_06_29_TensorFlow-Slim-image-classification/

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在 Halcon 20 中配置深度学习对象检测模型训练时的图像增强参数,主要涉及以下几个方面:数据增强策略的选择与配置、图像预处理参数的设置以及如何通过 Halcon 提供的函数接口将这些增强方法应用到训练流程中。 ### 图像增强参数的设置方法 在 Halcon 中,图像增强参数通常通过 `set_dl_model_param` 函数进行设置,支持多种增强方式,包括旋转、缩放、翻转、颜色变换等。例如,可以设置以下增强参数: - **随机旋转**:使用 `set_dl_model_param` 设置 `‘angle’` 参数范围,实现图像的随机旋转。 - **缩放变换**:通过 `‘scale_min’` 和 `‘scale_max’` 参数控制图像缩放比例。 - **翻转操作**:启用 `‘flip_horizontal’` 或 `‘flip_vertical’` 来实现图像的水平或垂直翻转。 - **颜色变换**:调整 `‘brightness’`、`‘contrast’` 等参数,模拟不同的光照条件。 以下是一个简单的代码示例,展示如何在 Halcon 20 中配置图像增强参数: ```python * 创建深度学习模型句柄 create_dl_model ('yolov5', [], [], [], 'pretrained_dl_model_path', DLModelHandle) * 设置图像增强参数 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'angle', [-15, 15]) * 设置旋转角度范围 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'scale_min', 0.8) * 设置最小缩放比例 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'scale_max', 1.2) * 设置最大缩放比例 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'flip_horizontal', 0.5) * 设置水平翻转概率 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'brightness', [-30, 30]) * 设置亮度变化范围 set_dl_model_param (DLModelHandle, 'contrast', [0.9, 1.1]) * 设置对比度变化范围 ``` ### 数据增强策略的重要性 数据增强是提升模型泛化能力的重要手段,尤其在样本数量有限的情况下,通过引入多样化的图像变换,可以有效防止模型过拟合。Halcon 提供了灵活的接口支持多种增强策略,用户可以根据具体任务需求自定义增强参数[^2]。 ### 图像预处理与输入尺寸 Halcon 中的深度学习模型通常要求输入图像具有固定的尺寸。例如,某些预训练网络要求输入图像的宽度和高度为 224x224,通道数为 3,灰度范围为 [-127, 128]。这些参数可以通过 `set_dl_preprocess_param` 函数进行配置,以确保输入数据符合模型的要求[^3]。 ### 训练流程中的增强应用 在训练过程中,增强参数会自动应用到每一批训练数据上,从而生成多样化的训练样本。这种方式不仅提高了数据的多样性,还能帮助模型更好地适应实际应用场景中的各种变化。
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