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3.2 使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集
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使用pytorch搭建Alexnet网络并基于花分类数据集进行训练
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2.1 pytorch官方demo(Lenet)
3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)
6.2 使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练
4.2 使用pytorch搭建VGG网络
3.1 AlexNet网络结构详解与花分类数据集下载
1.1 卷积神经网络基础
7.2.2 使用Pytorch搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练
2.3 tensorflow 2.1以及Pytorch1.3 GPU安装
使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)
使用pytorch和tensorflow计算分类模型的混淆矩阵
3.2 YOLOv3 SPP源码解析(Pytorch版)
11.1 Vision Transformer(vit)网络详解
12.2 使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络
5.1 GoogLeNet网络详解
3.3 使用tensorflow2搭建Alexnet
4.1 VGG网络详解及感受野的计算
Mask R-CNN源码解析(Pytorch)
7.2 使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练
1.1Faster RCNN理论合集
U-Net网络结构讲解(语义分割)
9.2使用Pytorch搭建EfficientNet网络
在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程
6.2.2 使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练
5.2 使用pytorch搭建GoogLeNet网络
8.1 ShuffleNet v1 v2理论讲解
1.2 卷积神经网络基础补充
tensorflow官方提供的目标检测与分类API
6.1 ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解
5.3 使用tensorflow搭建GoogLeNet网络
7.1 MobileNet网络详解
使用代码注意事项-项目目录设置
6.3 使用tensorflow搭建ResNet网络并基于迁移学习的方法进行训练
PASCAL VOC2012数据集讲解与制作自己的数据集
7.1.2 MobileNetv3网络详解
4.3 使用tensorflow搭建VGG网络
使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数
15.2 MobileViT源码解析(Pytorch)
8.2 使用Pytorch搭建ShuffleNetv2
1.2Faster RCNN源码解析(pytorch)
13.2 使用Pytorch搭建ConvNeXt网络