Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练

最新推荐文章于 2022-09-29 07:45:50 发布
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分类专栏： 机器学习 Deep learning MachineLP成长记 文章标签： resnet_v2_50 resnet_v2_101 Inception_V4 VGG 训练测试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/78272811
版权
该博客介绍了如何使用TensorFlow中的预训练模型，如ResNet_v2系列（50, 101, 152），Inception_V4进行图像分类任务。作者提供了GitHub链接，分享了一个包含VGG, ResNet, Inception模型的框架，并强调了在训练时对模型进行微调和预处理的重要性。" 79517670,4889547,Python操作Excel：模块对比与选择指南,"['Python库', 'Excel操作', '数据分析', 'pandas', '数据处理']

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resnet152训练_Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练...
weixin_39585886的博客
12-20 990
下面是以resnet_v2_101为例：此处将nets中的resnet_utils，合并一起了。resnet_v2.py#coding:utf-8#导入对应的库from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport collect...
resnet_v2_101训练自己的数据,完成分类任务之训练
cxn511的博客
10-09 777
在上一篇博客中，已经完成了tf.record数据集的制作，接下来开始训练。可以选择重头开始训练，也可以加载预训练模型再继续训练。大部分情况下，使用预训练模型会比直接重头训练效果要好。直接上代码~ import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import os from datetime import datetime import resnet_v2 as resnet_v2 from create_records import * im..
tensorflow版resnet代码(18,50,101,152)
11-19
tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg 这里下载各个层数的预训练模型
TensorFlow2学习二十、预训练模型FasterRCNN+InceptionResNetV2目标检测
猿来这样-谢厂节的博客
12-10 3765
一、概念 目标检测是在真实场景中寻找类似车辆、人类等物体的过程，一般可以在给定的图像中寻找多个目标。它可以用在图像检索、安防、自动驾驶（ADAS）等系统。 目标可以有以下几种方式： 基于特征的目标检测 Viola Jones目标检测 基于HOG特征的SVM分类 深度学习 一些目标检测应用场景 DeepFace :Facebook用来人脸识别 Google facial recogni...
mxnet加载resnet，进行预测
jacke121的专栏
04-03 2147
预在完全掌握MXNet前，如果你的应用方向是常见的一些问题，最快的发方法就是直接使用其他人已经训练好的模型。这样不但可以节省时间，也可以达到比较好的效果。这一篇就来讲讲如何使用已经训练好的模型。源连接：Predict with pre-trained models 使用预训练好的模型进行预测 本教程实现一个在全ImageNet数据集上预训练好的预测样例。ImageNet数据集包括超过一千万张图片和一万个类别。有关更加详细的阐述，参见。 我们首先载入模型： importos,urllib...
resnet_v2_50_299.meta.rar
03-10
"resnet_v2_50_299.meta"文件通常包含ResNet V2 50模型的图定义，即网络架构的详细信息，以及模型训练过程中产生的权重和偏置的名称。这些信息对于恢复模型、继续训练或进行预测是必要的。由于官方下载渠道可能不...
resnet_v2_101_299.meta
12-03
用于ML.NET 图像分类学习时，用到的元数据，本人从官网下载，resnet_v2_101_299.meta
resnet_v2(预训练模型).tar.gz
09-24
当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。...由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！
resnet_v2_101.rar
01-26
SI_NI_FSGM预训练模型，只包含RESNET_V2_101模型
resnet_v2_101训练自己的数据,完成分类任务之数据制作
cxn511的博客
09-29 925
最近做了一个简单的分类任务，作一下记录，适合小白。从数据处理到推理代码都有，没错，我就是这么暖心！本次代码的框架使用了tf1.14版本，喜欢追逐梦想的童鞋可以尝试使用2.0的。主要差别是很多函数的API入口变了，一些旧的模块在2.0里不支持。关于resnet，这里主要使用slim包来实现，虽然我很喜欢造轮子，但是排期不允许。考虑到不是核心模块，直接拿来主义。到这里，可能有人会迷惑，slim包里有v1和v2版本，到底用哪个呢？我印象中，v1是原著的模型,v2在shortcut-connections上进行了改
DeepLab-ResNet-101
02-21
完整工程案例：深度学习Tensorflow 图像语义分割（Image Segmentation）DeepLab基于ResNet101模型（tensorflow1.1以上、python3.5及以上）
"笨方法"学习CNN图像识别（三）—— ResNet网络训练及预测
weixin_34342578的博客
11-08 785
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
resnet_v2_101训练自己的数据,完成分类任务之模型推理
cxn511的博客
10-09 747
训练完模型肯定是要推理的啦~在这里提醒一下，训练时图像做了什么预处理推理时最好也同样做相应的预处理，否则预测结果会有意外收获。 port tensorflow as tf import numpy as np import os import resnet_v2 as resnet_v2 import tensorflow.contrib.slim as slim import cv2 height,width=224,224 X=tf.placeholder(tf.float32,[None,he..
TensorFlow实战—ResNet
weixin_30824599的博客
07-04 132
ResNet： (1) 152层网络，ILSVRC2015比赛第一名 (2) Highway Network： 神经网络的深度对其性能非常重要，但是网络越深训练难度越大，Highway NetWork允许的目标就是解决极深的神经网络难以训练的问题。 Highway Network相当于修改了每一层的激活函数，此前的激活函数只是对输入做一个非线性变换，该网络则允许保留一定比例的原始输入x...
基于tensorflow2.x用类实现resnet_18_34_50_101_152带详细注释
weixin_45722747的博客
09-29 402
基于tensorflow2.x类方法实现resnet-18_34_50_101_152带详细注释
tensorflow加载resnet v2 chekpoint方法
f_morgen的博客
04-03 1082
版本： python = 3.6 tensorflow-gpu = 1.11 代码及模型下载地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 问题：在使用tf.train.Saver(tf.global_variables())加载预训练模型时，出现加载的chekpoint中的graph key和代码构建的网络模型不...
tensorflow2获取预训练模型的特定层并基于其重构网络结构
qq_41863595的博客
12-27 1422
该部分实现在tensorflow2下，基于训练好的网络的某些特定层勾心构建网络结构。从inputs到我们需要的特定层输出之间的参数固定，仅训练特定层输出和最终输出之间的网络参数。 input1 = Input((28,28,1), dtype=tf.float64) input2 = Input((28,28,1), dtype=tf.float64) input_ = concatenate([input1, input2]) # (28,28,2) net = Conv2D(16, 3, padding
tensorflow.contrib.slim实现vgg19和resnet101两种基础网络
qicholas的博客
09-14 2636
最近自己按照网上的tensorflow中slim的编写流程，根据两篇博客和的模板自己将resnet101和vgg19实现了一遍，感觉受益匪浅，使用slim实现基础网络比使用tf.nn快捷和便利的多，以后还得向大佬学习。 https://blog.youkuaiyun.com/index20001/article/details/76623964   resnet https://blog.youkuaiyun.com...
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