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在CIFAR-100数据集上测试了多种卷积神经网络模型的性能，包括ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNetv2、Xception、ResNet In ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、ShuffleNetv2、MobileNet、MobileNetv2、SqueezeNet、NasNet、残差注意力网络、SENet和WideResNet。
基于TensorFlow的预训练权重的高级网络定义
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[实验性] 演示如何在 Android 应用内使用 PyTorch 1.0。使用你自己的深度神经网络（例如 ResNet18/SqueezeNet/MobileNet v2）和手机摄像头进行测试。
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这是一个项目，旨在将当前机器学习和人工智能的能力应用于非程序员和普通电脑用户的实际使用中，并持续开发和维护。
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使用Swift进行机器学习的实时相机目标检测。Core ML、Vision和ARKit的基础介绍。
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一款使用CoreML和SqueezeNet的应用，可以拍照并识别图片中的物体！
Snap List是一款iOS应用，它利用CoreML和SqueezeNet模型通过用户的摄像头检测物品，并允许用户将物品添加到列表中，并使用UserDefaults持久化保存。
