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文章 2024-10-17 来自：开发者社区

度学习中的ResNet模型：原理、特点与应用

深度学习技术在过去十年中取得了飞速的发展，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别、目标检测等任务中表现尤为突出。然而，随着网络深度的增加，模型容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致训练困难。为了解决这一问题，2015年微软研究院提出了残差...

文章 2023-08-17 来自：开发者社区

ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）

ResNet18原理 ResNet18是一个经典的深度卷积神经网络模型，由微软亚洲研究院提出，用于参加2015年的ImageNet图像分类比赛。ResNet18的名称来源于网络中包含的18个卷积层。 ResNet18的基本结构如下： 输入层：接收大小为224x224的RGB图像。卷积层：共4个卷积层，每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数，提取图像的局部特征。残差块：共8个残差块，每...

ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）
文章 2023-05-23 来自：开发者社区

部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署

1简介这是【集智书童】第一次录制视频的PPT课件，这里公开给大家，希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远，让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容，由于时间问题就直接截图给大家：

部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署

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