V
主页
7.2 使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练
发布人
使用pytorch搭建MobileNetV2网络并基于迁移学习的方法进行训练。
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
六分钟精通 MobileNet(思想,公式,代码)--计算机视觉系列 06【推荐】
6.2 使用pytorch搭建ResNet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
【精读AI论文】谷歌轻量化网络MobileNet V2(附MobileNetV2代码讲解)
PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】
7_3_pytorch_搭建Mobilenetv2
2.8 MobileNetV3训练
用Paddle手把手带你实现MobileNetV2网络(+论文理解)
Pytorch 搭建自己的Mobilenet-YoloV4目标检测平台(Bubbliiiing 深度学习 教程)
轻量级网络—mobileNetv2
6.1 ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解
2.5 MobileNetV2解析
MobileNetV3实现的图像分类部署Android端
(开源)如何使用STM32H7实时推理MobileNetV2图像识别网络🙂
3.2 使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集
Pytorch 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台(Bubbliiiing 深度学习 教程)
基于MobileNetV2的分类垃圾桶
9.2使用Pytorch搭建EfficientNet网络
64 注意力机制【动手学深度学习v2】
7.3 使用tensorflow搭建MobileNetV2模型并基于迁移学习训练
4.2 使用pytorch搭建VGG网络
1.2Faster RCNN源码解析(pytorch)
7.3.2 使用Tensorflow2搭建MobileNetV3并基于迁移学习训练
3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)
使用代码注意事项-项目目录设置
【精读AI论文】谷歌轻量化网络MobileNet V1(附MobileNetV1实时图像分类代码)
11.2 使用pytorch搭建Vision Transformer(vit)模型
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
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
5.2 使用pytorch搭建GoogLeNet网络
6.2.2 使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练
深度学习在图像处理中的应用(tensorflow、pytorch分别实现)
2.1 pytorch官方demo(Lenet)
1.1 卷积神经网络基础
9.1 EfficientNet网络详解
8.2 使用Pytorch搭建ShuffleNetv2
10.1 EfficientNetV2网络详解
drawio简单使用