训练模型

说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同.下面是训练前的一些修改. (做数据集的过程可以看http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212) Faster-RCNN源码下载地址: Matlab版本:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 本

在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做交叉验证,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用. scikit-learn已经有了模型持久化的操作,导入joblib即可 from sklearn.externals import joblib 模型保存 >>> os.chdir("workspace/model_save") >>> from sklearn import svm >>

该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用caffenet预训练得到caffemodel,然后应用该caffemodel进一步fintuning图像风格数据库style.下面为主要步骤: #采用别人的预训练模型,在自己的数据库上进行微调(fine-tunning) #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel,在这进行微调.这比随机化参数要好,因为该模型可能已经接近最优! #可以省时间,省资源.也可以克服没有大数据的困扰 #这里采用imagenet数据集

什么是预训练模型 简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型.你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手. 比如说,你如果想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model(一个预训练模型)起步,来识别图像. 一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口,但是它可以为你节省大量功夫

调用训练的模型,加载测试集,发现测试效果并不理想,所以,需要调整训练参数,继续训练模型 原文地址:https://www.cnblogs.com/herd/p/9501929.html

keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用. 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/   https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上给出了使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类的样例 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocess

一.运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb  但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好的代码 上一个在ubuntu下可用的代码链接:https://gitee.com/bubbleit/JianDanWuTiShiBie  使用python2运行,python3可能会有问题 该代码由https

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度. 在过去的版本中,我们已经发布了目标检测Faster-RCNN.MobileNet-SSD.PyramidBox和场景文字识别CRNN-CTC.OCR Attention共计5个预训练模型. 近期,在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模型库,助力用户提高构建模型的效率,大大减轻"炼丹"的烦恼. 主要包括: MobileNet v1 针对亟需在移动端应用深度学习技术的需

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址: 1 Resnet: 2 3 model_urls = { 4 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 5 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/model