无规范化网络和SGD的Tensorflow实现-自适应梯度剪切 论文： : 原始代码： : 安装及使用 我建议使用Docker运行代码： docker build -t nfnets/imagenet:latest --build-arg USER_ID=$(id -u) --build-arg GROUP_ID=$(id -g) . 要在imagenet数据集上训练NFNet，请执行以下操作： docker run --rm -it --gpus all -v $(pwd):/tf -p 8889:8888 -p 6006:6006 nfnets/imagenet:latest python train.py --variant F0 --batch_size 4096 --num_epochs 360 请参阅train.py模块以获取更多参数。 预先训练的权重已转换为

高级遥感教程 这些教程由纽约州立大学环境科学与林业学院的Ge (Jeff) Pu 和 Lindi Quackenbush 博士开发， 作为高级遥感课程的一部分。开发这些教程的资金由AmericaView提供。

皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习 要求 这是我的实验资料 python3.6 pytorch1.6.0 + cu101 张量板2.2.2（可选） 用法 1.输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2.数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便，但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例，以作为人们不知道如何编写它的示例。 3.运行tensorbard（可选） 安装张量板 $ pip install tensorboard $ mkdir runs Run tensorboard

DNN图像分类 深度神经网络的图像分类

浏览器中的深度学习 我尝试了一些用于在浏览器中部署ML模型的框架。 我制作了一个Web应用程序以在Tensorflow.js，WebDNN和ONNX.js中加载和分类图像，并将它们的运行时与不同的后端（WebGL，WASM，CPU）进行了比较。 我还为此写了一篇博客文章，可以与该代码一起作为教程 要求 Node.js（v12 +） 表示 其余的JS库和模型都包含在此存储库中。

残差网络探测图片带模型

内卷化 如“对内在性”（CVPR'21）中所述的神经算子的正式实现 ，，，，，朱磊，， TL; 博士involution是一种通用的神经元原语，可用于各种视觉任务上的各种深度学习模型。 involution在设计中架起了convolution与self-attention桥梁，同时比convolution更有效，更有效，而形式上则比self-attention更简单。 入门 该存储库完全基于工具包构建。 对于每个单独的任务，config和model文件分别遵循与 ， 和相同的目录组织，因此只需将它们复制并粘贴到相应的位置即可上手。 例如，在评估检测器方面 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection # and install # copy model files cp det/mmdet/models/backbones/ *

Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification