vgg_16

深度学习_目标分类_AlexNet详解

深度学习_目标分类_AlexNet详解AlexNet简介AlexNet网络的亮点经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式AlexNet网络层数的参数接下来是VGG_16的网络层数的参数AlexNet简介AlexNet
松松酱·2023-01-04 09:35

python检测吸烟的算法_GitHub - yejun688/Dangerous_driving_behavior_detection: 利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手...

运行环境：1.python3.7.42.pytorch1.4.03.python-opencv说明预训练的权重文件[vgg_16]具体的配置文件请看Config.py文件训练运行pythonTrain.py
weixin_39603397·2022-04-11 21:06

python检测吸烟的算法_GitHub - DohaerisT/DangerousDrivingDetector: 利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手势行为，通过PERCL...

运行环境：1.python3.7.42.pytorch1.4.03.python-opencv说明预训练的权重文件[vgg_16]具体的配置文件请看Config.py文件训练运行pythonTrain.py
Jack.qiu·2022-04-11 21:36

CTPN backbone

defvgg_16(inputs,scope='vgg_16'):withtf.variable_scope(scope,'vgg_16',[inputs])assc:withslim.arg_scope
nikown·2021-06-05 20:51

用VGG_16网络模型训练并测试自己的数据库（超级详细的教程）

网络结构：VGG-16数据库：cats_vs_dogs硬件：NvidaQuadrop20005GB深度学习框架：Tensorflow文章目录step1:GetFilestep2:TransformToTFRecordstep3:ReadTFRecordstpe4:VGG_16Modelstep5:Trainstep1:GetFile找到已经下载到电脑上的数据集defget_file(file_di
visvim.zuo·2020-08-17 16:30

基于VGG-16的图像分类实验

1、数据准备本次实验我使用的数据是5种花的图片，真实图片如下所示：5种花简单用0–4标签，训练一个不错的网络模型需要大量的数据，本次实验样本数量如下表：2、vgg16网络结构vgg_16典型的特点就是使用
hxf-v·2020-07-09 08:38

deep learning keras: 关于动物识别的vgg_16模型与调优

几个月前看到DataCastle的“猫狗大战”的竞赛的时候，想过要用CNN进行识别，毕竟这方面有很多参考的案例，然而当时正在研究其他算法，神经网络理解的也不是很精通，就没有去实现。一个月前，看到网站论坛里yinjh战队分享的源代码，并且取得了很高的成绩，就想着照着做做，当作学习。初步分析代码后，发现了一个很严重的问题，他们貌似没有用到训练集，这就有点吃惊了（这是神马黑科技？？？）。原来他们用了一种
lzhalan2016·2020-06-24 11:31
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