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Modèle dessin zoo

By on fév 15, 2019 in Non classé | 0 comments

Ce référentiel contient les architectures, les modèles, les journaux, etc. concernant le papier SimpleNet. SimpleNet-v1 surpasse les architectures plus profondes et plus lourdes telles que AlexNet, VGGNet, ResNet, GoogleNet, etc. dans une série de jeux de données de référence, tels que CIFAR10/100, MNIST, SVHN. Notre modèle Zoo contient des modèles complets, avec des scripts Python ainsi que des poids pré-formés. Pour les dernières mises à jour, nous vous recommandons de vous rendre au zoo modèle. L`entrée est gratuite! Modèle de l`ICCV 2015 Extreme Imaging Workshop papier: modèle: VGG face: il s`agit de la très profonde architecture basée modèle formé à partir de zéro en utilisant 2,6 millions images de célébrités recueillies sur le Web. Le modèle a été importé pour fonctionner avec Caffe à partir du modèle d`origine formé à l`aide de la bibliothèque MatConvNet. Modèles formés sur Pascal (en utilisant des données supplémentaires de Harihara et coll. et affiné à partir du vggnet réduit entièrement convolutionnel): pour plus d`informations sur les jeux de données et la façon de les préparer, jetez un oeil au didacticiel modèles et DataSets.

Vous pouvez également consulter un didacticiel python Caffe2 qui télécharge le jeu de données d`écriture mnist, l`décompresse, appelle un binaire fourni par Caffe2 qui extraira/transforme/charge (ETL) les données dans une base de données de paires de valeurs clés (kvps)-dans ce cas, il utilise LevelDB pour stocker le Images. Le didacticiel continue pour montrer comment le jeu de données est utilisé pour former un réseau neuronal qui peut être utilisé pour identifier l`écriture manuscrite de nombres. Ce didacticiel est également disponible en tant que bloc-notes Juypter. Tirant de ma propre expérience, je vais énumérer la justification derrière le peaufinage, les techniques impliquées, et le dernier et le plus important de tous, détaillé étape par étape guide de la façon de peaufiner convolutionnel neurones réseau de modèles dans keras dans la partie II de ce post. Modèle formé sur BSDS-500 DataSet (finetuned à partir du VGGNet): vous pouvez également consulter les modèles pré-formés au Caffe2`s Model Zoo! Vous pouvez y trouver des exemples où ces jeux de données ont été utilisés pour former des modèles, être en mesure de tirer à partir du code source libre de leur projet et être informés des meilleures pratiques spécifiques aux jeux de données pour les modèles d`apprentissage. Modèle: Video2Text_VGG_mean_pool: ce modèle est une version améliorée du modèle groupé moyen décrit dans le papier NAACL-HLT 2015.