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本篇博文,我们使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现垃圾分类,附完整的项目代码数据集,可以说是全网最详细的手把手教程,初学者可以很好的入门论文/设计可参考借鉴,其他研究者可以加深ResNet的理解。

先看本项目训练分类模型识别效果

在这里插入图片描述

ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出,通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络,并在ILSVRC2015比赛中取得冠军,在top5上的错误率为3.57%,同时参数量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络训练模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常好,甚至可以直接用到InceptionNet网络中。

本文基于PyTorch深度学习框架搭建ResNet,并用于钢轨缺陷识别,是一个很有意义的教程,希望大家可以学会训练图像分类模型流程以及套路,更深层次的了解ResNet网络结构

原文地址:https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/134553148

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