resnet-18

深度残差学习实现图像识别突破

模型 Github 开源项目 ResNet Huggingface 图像分类 ImageNet 计算机视觉深度学习

ResNet-18是一种基于深度残差学习的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。通过引入残差连接，该模型突破了深度网络训练的限制，实现了高达1000层的网络结构。ResNet-18在2015年ILSVRC和COCO竞赛中的胜利，标志着计算机视觉领域的重要进展。这个模型适用于多种图像分类任务，并支持快速部署和微调。研究者和开发者可以通过Hugging Face的transformers库轻松使用ResNet-18进行图像识别研究和应用开发。

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deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，

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为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。

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SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

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