預訓練網路模型
Keras Unet models with pre-trained backbones https://github.com/qubvel/segmentation_models
Keras ResNet(18,34,50,101,152) pre-trained models https://github.com/qubvel/classification_models
pytorch models on this page and links from this page:
https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch
https://github.com/ansleliu/LightNet
https://richzhang.github.io/PerceptualSimilarity/
其他參考
https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/discussion/61968#380909
相關推薦
預訓練網路模型
Keras Unet models with pre-trained backbones https://github.com/qubvel/segmentation_models Keras ResNet(18,34,50,101,152) pre-trained models https
PyTorch中使用預訓練的模型初始化網路的一部分引數(增減網路層，修改某層引數等) 固定引數
在預訓練網路的基礎上，修改部分層得到自己的網路，通常我們需要解決的問題包括： 1. 從預訓練的模型載入引數 2. 對新網路兩部分設定不同的學習率，主要訓練自己新增的層 一. 載入引數的方法： 載入引數可以參考apaszke推薦的做法，即刪除與當前mo
[Object Detection]關於“在預訓練網路中增加捲積和全連線層可以改善效能”
Yolo論文裡提到"Ren et al. show that adding both convolutional and connected layers to pretrained networks can improve performance [28]." [28] S. Ren, K. He, R.
pytorch fine-tune 預訓練的模型
之一: torchvision 中包含了很多預訓練好的模型，這樣就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介紹如何 fine-tune torchvision 中預訓練好的模型。 安裝 pip install torchvision 如何 fine-tune 以
Deeplearning4j 實戰 （10）：遷移學習--ImageNet比賽預訓練網路VGG16分類花卉圖片
在最新發布的Deeplearning4j 0.8.0的版本中，開始支援深度神經網路的遷移學習模型。嚴格來說，這種遷移的方式是一種模型遷移。在具體操作的時候，將一個預先訓練好的神經網路，用新資料集重新訓練網路中的一小部分，從而完成在新資料集上建立的演算法任務，即完成了神經網路的遷移學習。在給出具體的案
用pytorch實現預訓練網路的finetune
繼續熟悉pytorch，發現的確比TensorFlow好用，在官網finetune教程的基礎上進行了大幅修改，主要是熟悉了pytorch自帶的Dataset和DataLoader類。 # -*- coding: utf-8 -*- import os, torch, g
pytorch學習筆記（十一）：fine-tune 預訓練的模型
torchvision 中包含了很多預訓練好的模型，這樣就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介紹如何 fine-tune torchvision 中預訓練好的模型。 安裝 pip install torchvision 如何 fine
NLP預訓練語言模型
最近，在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。就此，我將最近看的一些相關論文進行總結，選取了幾個代表性模型（包括ELMo [1]，OpenAI GPT [2]和BERT [3]）和大家一起學習分享。 1. 引言
caffe使用預訓練的模型進行finetune--caffe學習(1)
首先明確預訓練好的模型和自己的網路結構是有差異的，預訓練模型的引數如何跟自己的網路匹配的呢： –If we provide the weights argument to the caffe train command, the pretrained we
預訓練語言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）
目錄 簡介 預訓練任務簡介 自迴歸語言模型 自編碼語言模型 預訓練模型的簡介與對比 ELMo 細節 ELMo的下游使用
AI：拿來主義——預訓練網路（一）
我們已經訓練過幾個神經網路了，識別手寫數字，房價預測或者是區分貓和狗，那隨之而來就有一個問題，這些訓練出的網路怎麼用，每個問題我都需要重新去訓練網路嗎？因為程式設計師都不太喜歡做重複的事情，因此答案肯定是已經有輪子了。 我們先來介紹一個數據集，ImageNet。這就不得不提一個大名鼎鼎的華裔 AI 科學家李飛
AI：拿來主義——預訓練網路（二）
上一篇文章我們聊的是使用預訓練網路中的一種方法，特徵提取，今天我們討論另外一種方法，微調模型，這也是遷移學習的一種方法。 微調模型 為什麼需要微調模型？我們猜測和之前的實驗，我們有這樣的共識，資料量越少，網路的特徵節點越多，會越容易導致過擬合，這當然不是我們所希望的，但對於那些預先訓練好的模型，還有可能最終無
PyTorch—torchvision.models匯入預訓練模型與殘差網路講解
文章目錄 torchvision.models 1. 模組呼叫 2. 原始碼解析 3. ResNet類 4. Bottlenect類 5. BasicB
【神經網路】VGG、ResNet、GoogleLeNet、AlexNet等常用網路程式碼及預訓練模型
常用資料集： 模型們在ImageNet競賽上的top-5錯誤率概況： 常用預訓練模型池： AlexNet資訊如上圖 - 在當時第一次使用了ReLU - 使用了Norm層（在當時還不廣泛） - 訓練資料量增大 - dropout 0.5 - 每批資料
Pytorch 快速入門（七）載入預訓練模型初始化網路引數
在預訓練網路的基礎上，修改部分層得到自己的網路，通常我們需要解決的問題包括： 1. 從預訓練的模型載入引數 2. 對新網路兩部分設定不同的學習率，主要訓練自己新增的層 PyTorch提供的預訓練模型PyTorch定義了幾個常用模型，並且提供了預訓練版本：AlexNet: Al
PyTorch-網路的建立，預訓練模型的載入
本文是PyTorch使用過程中的的一些總結，有以下內容： 構建網路模型的方法 網路層的遍歷 各層引數的遍歷 模型的儲存與載入 從預訓練模型為網路引數賦值 主要涉及到以下函式的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型建立 modules(),named_modules
keras調用預訓練模型分類
dict 拓展 span 類別 就是 num pan 維度 上下 在網上看到一篇博客，地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/，是關
TensorFlow 同時調用多個預訓練好的模型
預測 txt success ucc data 分享 ext font 訓練 在某些任務中，我們需要針對不同的情況訓練多個不同的神經網絡模型，這時候，在測試階段，我們就需要調用多個預訓練好的模型分別來進行預測。 調用單個預訓練好的模型請點擊此處 弄明白了如何調用單個
在 C/C++ 中使用 TensorFlow 預訓練好的模型—— 直接調用 Ｃ++ 接口實現
input lac frame core 9.png pla 低版本 訓練 接口 現在的深度學習框架一般都是基於 Python 來實現，構建、訓練、保存和調用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有時候，我們在實際應用這些模型的時候可能需要在其他編程語言下進行，本
keras中使用預訓練模型進行圖片分類
shape puts output 代碼 ESS str closed weight list keras中含有多個網絡的預訓練模型，可以很方便的拿來進行使用。 安裝及使用主要參考官方教程：https://keras.io/zh/applications/ https: