文件名称：Caltech101数据库resnet特征提取
文件大小：72.57MB
文件格式：MAT
更新时间：2022-12-09 15:04:34
深度学习 特征提取 resnet网络 Caltech-101
残差网络是由来自Microsoft Research的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜。 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。该文件是Caltech-101数据库经过Resnet特征提取的特征矩阵.