在网上找了一些代码，都没实现。我的环境是tensorflow框架的，没有GPU
基于tensorflow的ResNet特征怎么提取，能写下代码吗？
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2条回答 默认 最新
- 2021-03-24 10:46回答 5 已采纳 你好，我仔细看了一下你的问题和描述。其实你的困惑我在三年前就遇到过。很遗憾的告诉你，你的这种分类思路是有问题的，因此效果不会太好。目前用机器学习作图像分类有两种基本的思路：(1) 传统特征提取方法+分
- 2020-04-23 14:40回答 2 已采纳 不能用了，权重和网络结构是一一对应的，也就是你定义网络各层的参数， 如果网络结构变了，参数就不能用了。 esnet和densenet的网络结构差别很大，你以前的参数肯定是用不了了。 你可以去官网
- 2023-02-15 15:50回答 2 已采纳 如果你训练好ResNet模型后，需要进行模型的测试和评估。一般情况下，测试代码会有以下步骤：1、导入测试数据集：在测试代码中，你需要导入测试数据集，它应该和你训练模型时使用的数据集是相同的。2、加载模
- 2020-08-20 18:33「已注销」的博客 原文地址 |FPN的Tensorflow代码详解——特征提取（官网论坛）已获授权 特征金字塔网络最早于2017年发表于CVPR，与Faster RCNN相比其在多池度特征预测的方式使得其在小目标预测上取得了较好的效果。FPN也作为...
- 2022-08-18 16:20回答 2 已采纳 首先，resnet50和mobilenet网络好像并不是一样的，另外，由于卷积核参数的随机性，每做一次卷积其实都会浪费掉一些信息，即使有shortcut。所以这里用最终的acc结果去反应最前面的特征提
- 2019-01-02 15:55回答 1 已采纳 直接写在卷积层的参数里 https://keras.io/zh/regularizers/
- 2023-04-17 15:13回答 2 已采纳 努力の小熊参考Chatgpt做出的回答：说明代码及组件使用情况可以通过以下方式进行： 代码说明：给出对该项目的整体描述和功能，包括使用了哪些算法、技术或框架，以及每个组件或模块的作用和关系。 组件或库
- 2022-01-09 18:42Haohao+++的博客 weight layer表示卷积层，用于特征提取。 F(x)F(x)F(x)表示经过两层卷积得到的结果。 xxx表示恒等映射。 F(x)+xF(x)+xF(x)+x表示经过两层卷积后与之前的卷积层进行结合。 所以F(x)F(x)F(x)和xxx代表的是相同的信号...
- 2022-09-09 15:03回答 1 已采纳 有意义的，se模块又不是针对你的输入数据，而是针对模型前向传播过程中的中间特征。中间特征是具备多个chanel的，所以依旧可以使用se模块
- 2022-04-18 16:27回答 1 已采纳 例如最开始的imageNet，是由学者提出的深度网络结构，结构上有众多参数，初始化了参数之后，成为了一个经典的特征提取网络，到后来的深度残差网络resnet，这些网络都是一个模板，你可以利用这些模板来
- 2022-04-30 09:26回答 2 已采纳 # k-means_opt.py # -*- coding: utf-8 -*- # shutil模块是对os模块的补充，主要针对文件的拷贝、删除、移动、压缩和解压操作 import shutil #
- 2022-04-08 18:00牛+马=我的博客 ResNet网络搭建（tensorflow，keras）
- 2022-03-21 08:30回答 1 已采纳 提示不是说了吗，需要切换函数的API，你用的函数是旧版本的，需要切换到新版本去，报错提示里面也跟你说了要切换哪些什么函数了
- 2020-05-14 13:56不会写代码的菜鸡程序猿的博客 参考资料： 北京大学， 软微学院， 曹健老师， 《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》 运行环境： python3.7 tensorflow 2.1.0 numpy 1.17.4 matplotlib 3.2.1 # resnet18 import tensorflow as tf import os import ...
- 2022-01-22 16:30AI浩的博客 本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一...
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