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深度学习之基于VGG16与ResNet50实现鸟类识别
鸟类识别在之前做过 但是效果特别差 而且ResNet50的效果直接差到爆炸 这次利用VGG16与ResNet50的官方模型进行鸟类识别 1 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np imp
机器学习
VGG16
ResNet50
深度学习
tensorflow
ResNet50及其Keras实现
如果原理你已经了解 请直接到跳转ResNet50实现 卷积神经网络 第三周作业 Residual Networks v1 你或许看过这篇访问量过12万的博客ResNet解析 但该博客的第一小节ResNet和吴恩达的叙述完全不同 因此博主对这
深度学习与机器学习
cnn
resnet
ResNet50
tensorflow
迁移学习之resnet50——解决过拟合及验证集上准确率上不去问题
keras之resnet50迁移学习做分类 问题1描述 迁移学习用resnet50做分类 验证集上的准确率一直是一个大问题 有时候稳定在一个低的准确率 我的一次是一直在75 上下波动 问题2描述 resnet50迁移学习 训练集上的准确率一
深度学习
Keras
ResNet50
验证集准确率低
机器学习20:基于ResNet50和FaceNet实现人脸识别
说明 这是优达学城的一个机器学习作业项目 我觉得还比较典型综合了几个常见的深度学习技术 值得分享一下 实现包括 数据增广 迁移学习 网络模型构建 训练 评估方法等 这里只是做了一个迁移学习的实现 重在实践过程 其原理没做分析 缺点 由于训练
机器学习
人脸识别
ResNet50
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机器学习笔记 - 使用 ResNet-50 和余弦相似度的基于图像的推荐系统
一 简述 这里的代码主要是基于图像的推荐系统 该系统利用 ResNet 50 深度学习模型作为特征提取器 并采用余弦相似度来查找给定输入图像的最相似嵌入 该系统旨在根据所提供图像的视觉内容为用户提供个性化推荐 二 所需环境 Python 3
深度学习从入门到精通
ResNet50
ImageNet
余弦相似度
特征提取
深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类(详细)
目录 1 一 实验过程 1 1 实验目的 1 2 实验简介 1 3 数据集的介绍 1 4 一 LeNet5网络模型 1 5 二 AlexNet网络模型 1 6 三 ResNet50 xff08 残差网络 xff09 网络模型 二 实验代码
Pytorch
AlexNet
LeNet
ResNet50
深度学习图像分类实战