文件名称：CNN_classification_feature_extraction：PyTorch中的CNN模型用于分类和特征提取
文件大小：19KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 11:14:59
Python
CNN_classification_feature_extraction 该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。 Pytorch预训练的模型已被用于其解释。 该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。 此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。 预训练的模型结构在最后一层有1000个节点。 此代码将所有模型的最后一层修改为可与每个数据集兼容。 可以使用以下模型： 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2', 'wide_resnet101_2', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13'
【文件预览】：
CNN_classification_feature_extraction-master
----models()
--------CNN_models.py(6KB)
----tools()
--------logger.py(1KB)
--------visualization.py(8KB)
----train.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----dataset()
--------readme.txt(32B)
----classification.py(47KB)
----trained_models()
--------readme.txt(43B)
----README.md(3KB)
----prediction.py(3KB)