Resnet26d
R
Resnet26d
由 glasses 开发
ResNet26d是基于深度残差学习的图像分类模型,是ResNet的变体(d)版本,优化了stem结构和shortcut连接方式。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是ResNet系列的一个变体,专门用于图像分类任务。通过改进的stem结构和shortcut连接方式,提升了模型性能。
模型特点
改进的stem结构
采用论文《卷积神经网络图像分类技巧集锦》中提出的优化stem结构,提升特征提取能力
灵活的shortcut连接
支持多种shortcut连接方式,可根据需求定制
模块化设计
支持自定义stem、block等模块,便于模型扩展和修改
特征提取功能
提供便捷的中间层特征获取接口,便于迁移学习和特征分析
模型能力
图像分类
特征提取
迁移学习
使用案例
计算机视觉
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在ImageNet数据集上进行1000类图像分类
迁移学习
作为预训练模型用于其他视觉任务的迁移学习
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