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12.3 使用tensorflow2搭建Swin-Transformer网络
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使用Tensorflow2搭建SwinTransformer模型。
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11.2 使用pytorch搭建Vision Transformer(vit)模型
12.1 Swin-Transformer网络结构详解
12.2 使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络
8.3 使用Tensorflow2搭建ShuffleNetv2
9.2使用Pytorch搭建EfficientNet网络
11.1 Vision Transformer(vit)网络详解
5.2 使用pytorch搭建GoogLeNet网络
10.2 使用Pytorch搭建EfficientNetV2网络
4.3 使用tensorflow搭建VGG网络
使用pytorch配合flask搭建简易web服务
1.1 卷积神经网络基础
2.2 tensorflow2官方demo
使用pytorch和tensorflow计算分类模型的混淆矩阵
6.3 使用tensorflow搭建ResNet网络并基于迁移学习的方法进行训练
4.2 使用pytorch搭建VGG网络
7.3.2 使用Tensorflow2搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练
3.3 使用tensorflow2搭建Alexnet
11.3 使用tensorflow2搭建vision transformer(ViT)模型,并基于迁移学习训练
3.2 使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集
10.3 使用tensorflow搭建EfficientNetV2并基于迁移学习训练
6.2.2 使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练
7.2.2 使用Pytorch搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练
7.3 使用tensorflow搭建MobileNetV2模型并基于迁移学习训练
6.2 使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练
13.2 使用Pytorch搭建ConvNeXt网络
9.3 使用Tensorflow2搭建EfficientNet网络
深度学习在图像处理中的应用(tensorflow、pytorch分别实现)
4.1 VGG网络详解及感受野的计算
3.1 AlexNet网络结构详解与花分类数据集下载
2.1 pytorch官方demo(Lenet)
15.1 MobileViT网络讲解
在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程
7.1.2 MobileNetv3网络详解
使用代码注意事项-项目目录设置
tensorflow官方提供的目标检测与分类API
图像分类3:图像分类项目安装部署配置,代码使用讲解,如何更换数据集训练自己的项目
6.1 ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解
6.1.2 ResNeXt网络结构
使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)
Pytorch官方实现的FCN网络结构