【源码】基于Keras框架的深度学习模型集合

项目简介

本项目是一个基于Keras框架的深度学习模型集合，旨在为计算机视觉任务提供多种基础模型。项目包含AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、GoogleNet和MobileNet等经典卷积神经网络模型，可用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

项目的主要特性和功能

主要模型

1. AlexNet：运用11x11和5x5卷积核，搭配3x3步长2x2的最大池化；采用ReLU激活函数与局部响应归一化；含Dropout层防过拟合。
2. LeNet：用两个5x5卷积核提取特征，适用于手写数字识别等简单任务。
3. VGG：堆叠更小的3x3卷积核，增加网络深度，适用于图像分类任务。
4. ResNet：用残差块解决深度网络梯度消失问题，通过跳跃连接让输入直接加到输出，保持特征图连续性。
5. GoogleNet (Inception)：用多尺度卷积核（1x1、3x3、5x5）和池化层提取特征，引入1x1卷积融合通道并减少参数。
6. MobileNet：使用深度可分离卷积减少参数和计算量，适用于移动设备和嵌入式系统。

安装使用步骤

复制项目

bash cd your-repo

安装依赖

bash pip install -r requirements.txt

选择模型

根据任务需求选择合适的模型文件，如alexnet.py、vgg.py等。

配置和训练

修改模型参数和输入数据以适应自己的任务需求，运行模型进行训练和测试。

运行模型

bash python your_model_file.py

注意事项： - 这些模型训练可能需大量计算资源和时间，尤其是处理大规模数据集时。 - 模型性能取决于训练数据集和调参技巧，建议根据实际情况调整优化。 - 深度学习模型复杂，理解和调整代码适应特定任务需一定时间，建议有一定深度学习基础再操作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】