Alternatives and similar repositories for ResNet

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  ☆104Updated 5 years ago
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  ☆24Updated 2 years ago
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  基于卷积神经网络ResNet的图像分类
  ☆9Updated 4 years ago
• chestnut24 / SVMImageClassification
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  ☆114Updated 2 years ago
• bytesc / Image_Recognition_WebGUI
  ✨基于 3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用 Alzheimer's Intelligent Diagnosis Web Application based on 3D Convolutional Neural Network and the AD…
  ☆133Updated 4 months ago
• noimank / AnimalClassification
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  ☆30Updated 2 years ago
• tectal / Digital-Image-Processing-Project
  数字图像处理大作业，图像细粒度分类，CUB-200-2011，Peking University
  ☆74Updated 6 years ago
• lukegood / DIY_Face_recognition_system
  《数字图像处理》课程设计，基于深度学习的人脸识别项目。采用三层卷积池化+全连接神经网络
  ☆17Updated 4 years ago
• bytesc / Image-Recognition-system
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  ☆98Updated 4 months ago
• chaser682 / Unet-caravan-demo
  该项目是基于pytorch框架，使用Unet图像分割网络对小轿车进行图像分割
  ☆17Updated last year
• hope-coder / Image-classification
  使用双层全连接神经网络和ResNet网络实现的图像二分类问题
  ☆12Updated 4 years ago
• zheng-yuwei / PyTorch-Image-Classification
  基于PyTorch框架实现的图像分类网络
  ☆82Updated 4 years ago
• liteng0264 / Medical-image-detection
  医学图像识别(二分类)
  ☆19Updated 5 years ago
• zhengyima / imagezoo-cv2
  使用opencv-python/PyQt5完成的数字图像处理系统，包括图像缩放/裁剪/灰度变换/高低通滤波/边缘检测等功能
  ☆10Updated 4 years ago
• Luxlios / Clustering
  分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割
  ☆24Updated 3 years ago
• wuyuil1997 / DFANet-pa
  毕业设计项目，基于深度学习的实时语义分割算法研究，python实现。
  ☆30Updated 4 years ago
• yxhuang7538 / vit-pytorch
  使用pytorch复现vit模型（图像分类）
  ☆29Updated 3 years ago
• Highwe2hell / resnet-50
  该项目基于 ResNet-50 模型进行图像分类，使用 PyTorch 实现，支持图像预处理、数据增强、训练与验证过程，并提供提前停止机制以避免过拟合。用户可以使用该代码进行任意图像分类任务的训练和推理。
  ☆11Updated 5 months ago
• wujeevan / commodity_image_classificiation
  基于深度学习的日用品图像分类与识别的研究与应用_本科论文代码
  ☆15Updated 5 years ago
• CPones / Classification-12Cat-ResNet-and-ViT
  细粒度图像分类之十二猫分类，对比ResNet和ViT两者模型性能。
  ☆44Updated 3 years ago
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  Pytorch深度学习基础 实战天气图片识别（基于ResNet50预训练模型，超详细）
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  CNN 图像多分类问题
  ☆26Updated 6 years ago
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  利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow，使用果蔬图像数据集训练模型后，可以达到随机输入单张果蔬图片，返回图片分类结果的效果
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  江南大学《机器学习》大作业-人脸图像性别分类
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