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从零手写Resnet50实战——利用torch识别出了虎猫和萨摩耶
本文记录了作者手写Resnet50算法实现过程中遇到的问题和解决方法,讲述了利用torch识别出虎猫和萨摩耶的经历,对神经网络调试和均值方差计算进行了详细描述。- 432
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最先进的预训练计算机视觉模型概述
本文介绍了最先进的预训练计算机视觉模型,包括ResNet50、VGG19和EfficientNet,以及迁移学习的重要性。了解如何利用这些模型进行计算机视觉任务,以及为什么重复建立模型是毫无意义的。- 57
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Resnet50图像识别网络介绍和残差结构原理
本文介绍了Resnet50图像识别网络的核心思想和残差结构的原理,以及残差结构在神经网络训练中的作用和意义。了解Resnet50网络的读者可以从中获得有益的信息和知识。- 79
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2023·CANN训练营第一季:ResNet50图片分类应用环境准备指南
本文为2023·CANN训练营第一季的ResNet50图片分类应用,详细介绍了环境准备的操作系统、编译器、芯片和Python版本要求,同时给出了配置CANN基础环境变量和Python环境变量的具体步骤。- 141
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LabVIEW OpenVINO实现resnet50的推理部署及环境搭建
本文介绍了如何使用LabVIEW OpenVINO工具包实现resnet50的推理部署,包括ResNet的概念特点、完整结构和网络模型,以及部署时所需的操作系统、Python、LabVIEW、AI视觉工具包和OpenVINO工具包的环境搭建。- 443
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