37结果

用于图像分类的预折叠亚历纳网网络模型

用于图像分类的预制Googlenet网络模型

预级resnet-50图像分类网络模型

用于预测和转移学习的导入预制纹身流模型

预用VGG-16用于图像分类的网络模型

Reset-18网络的神经网络工具箱模型

MATLAB中的导入和导出ONNX™模型,用于与其他深度学习框架互操作性

预用VGG-19图像分类网络模型

用于图像分类的预制成立 - V3网络模型

用于图像分类的预制Reset-101网络模型

软件支持包用于导入万博1manbetx预制的Caffe型号

图片分类的预制MobileNet-V2模型

图片分类预介的DENSENET-201网络模型

预先染色的Googlenet网络培训了在Places365数据集以进行图像分类

用于图像分类的预扣Xcepion模型

预借效率的效率-B0图像分类模型

图片分类的预制Shuffleenet模型

用于图像分类的预制成立 - Reset-V2网络模型

预级DarkNet-53图像分类网络模型

预用DISHNET-19图像分类网络模型

用于图像分类的预制NASNet - 大型网络模型

用于图像分类的预制NASNET-Mobile网络模型

用于图像分类的预制挤压模型

可视化和分析深度学习网络

下载代码和观看视频系列,以学习和实施深度学习技术

使用转移学习来培训深神经网络,分类5种不同类型的食物。

使用matlab.®,一个简单的网络摄像头和一个深神经网络,用于识别周围环境中的物体。