resnet

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    如何改進convnnet的圖像檢索功能？

    我有3個班。 （訓練50k，驗證12k） 通過使用預訓練的vgg16和resnet50，凍結模型並僅在頂部訓練密集層，我的驗證準確率達到99％。 我應該微調以通過解凍圖層來改進功能還是應該使用這些功能？ 另外，vgg16是比Resnet50更好的特徵提取程序，還是應該使用Resnet中的功能？ 謝謝！
    neural-network keras conv-neural-network resnet 2017-08-07

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    ResNet RGB在tensorflow-slim中的意思

    我正在使用tensorflow slim加載預先訓練過的模型，如vgg和resnet-50。因此，對於VGG，TF-纖薄提供了一種方式來加載像RGB平均值： from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction, _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN) 我找不到res
    tensorflow deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-14

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    如何在cntk中計算損失和度量

    我是cntk和python的新手。我創建了一個基於TrainResNet_CIFAR10.py的python程序來訓練（64x64x3）圖像4736和測試4個類的2180圖像。火車160次以後，我得到了損失= 0.663和公制= 29.37％。完成的評估指標= 18.94％。當我根據CNTKLibraryCSEvalExamples.cs對列車模型進行評估以測試2180圖像時，幾乎所有2180都被
    python cntk resnet 2017-08-15

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    如何用resnet50模型進行微調？

    我在互聯網上看到過很多關於如何微調VGG16和InceptionV3的例子。例如，有些人在微調VGG16時會將前25層設置爲凍結。對於InceptionV3，前172層將被凍結。但是，如何resnet？當我們做微調的時候，我們會凍結一些底層模型，如下： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 base_model = ResNet50(
    machine-learning neural-network deep-learning keras resnet 2017-10-11

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    如何在pytorch中有效地製作一個小批量的圖像？

    我想在pytorch中使用預先訓練好的ResNet模型來計算正向通行證。我無法創建小批量的4維張量。有人可以告訴什麼是適當的方式來做到這一點？ 編輯：我改變了代碼，它現在的作品。不過，我仍然認爲應該採取更有效的方式來做到這一點。 這裏是我的代碼： import pickle import json import shutil import Image import torchvision.
    deep-learning pytorch resnet mini-batch 2017-10-11

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    以張量流亭亭玉立的ResNet-50中的圖像

    我在張量流亭亭玉立中使用ResNet-50模型來提取特徵。我的問題是，在攝取圖像之前，是否需要根據一些標準ResNets-50平均值將圖像居中？我知道vgg-19 tf-slim提供了使用中定義的 _mean_image_subtraction(image, means)進行對中的選項。但是我找不到ResNets的任何這樣的文件或功能。
    computer-vision deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-24

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    Matlab：沒有足夠的GPU內存用於分類

    我已經從頭開始用我自己的類別（現在只是花類型）培訓了Mathworks提供的Resnet50，並且想要測試它。 雖然在將訓練選項中的MiniBatchSize更改爲5而不是10後，訓練沒有問題，但分類不會啓動，因爲它表示沒有足夠的內存可用。我正在使用imageDataset中的測試圖像，就像在培訓期間一樣。 有沒有辦法強制CPU分類或調整一些選項，以便它能夠運行？ 歡迎任何其他想法！
    matlab neural-network classification resnet 2017-12-02

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    Keras model.predict始終爲0

    我使用keras申請轉移與RESNET 50和V3開始學習，但一直在預測得到[[ 0.]] 下面的代碼是一個二元分類問題的時候。我也嘗試過vgg19和vgg16，但它們工作正常，它的正確資源和初始。數據集是50/50分割。而且我只更改每個模型的model = applications.resnet50.ResNet50代碼行。下面 是代碼： from keras.callbacks import
    python tensorflow keras conv-neural-network resnet 2017-08-26

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    ResNet50從keras給出了不同的預測結果和輸出結果

    我想微調來自Keras的ResNet50，但是首先我發現給定相同的輸入，ResNet50的預測與模型的輸出不同。實際上，產出的價值似乎是「隨機的」。我究竟做錯了什麼？ 在此先感謝！ 這是我的代碼： import tensorflow as tf from resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from i
    tensorflow keras resnet 2017-10-19

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    在凱拉斯定義模型

    我是深度學習和凱拉斯的新手。什麼是預訓練權重初始化權重='imagenet'是什麼意思用於在Keras中定義模型？ ResNet50(weights='imagenet') 謝謝！
    python deep-learning keras conv-neural-network resnet 2017-09-04
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