#208 · 主分类： 计算机视觉
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cifar100练习（ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNetv2、Xception、Resnet In Resnet、ResNext、ShuffleNet、ShuffleNetv2、MobileNet、MobileNetv2、SqueezeNet、NasNet、Residual Attention Network、SENet、WideResNet）
项目最后更新：07/15/24
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4.8K
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1.2K
贡献者数量
2
许可证
Other
收录理由
这份PyTorch代码库专为CIFAR-100设计，把ResNet、DenseNet、VGG、Inception系列、ResNeXt、MobileNet、SqueezeNet、SENet、NASNet、WideResNet等主流卷积网络的实现集中在一起，代码干净利落。所有模型共用同一套训练参数和评估流程，误差表格式统一，想在同一个基准上横向对比不同网络结构的表现，直接看结果就行。切换模型只需在train.py命令行里改一个参数，训练前还能参考现成的每模型误差数据，省去盲目试错。如果不想引入重型框架，只想找个轻量、自包含的图像分类实验起点，这里把每种架构从论文到可运行代码的转化过程展示得很清楚，照着读就能理解设计差异。
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