1. 20 12月, 2019 1 次提交
  2. 17 12月, 2019 1 次提交
  3. 13 12月, 2019 1 次提交
  4. 02 12月, 2019 1 次提交
  5. 27 11月, 2019 1 次提交
  6. 28 10月, 2019 1 次提交
  7. 18 10月, 2019 1 次提交
  8. 10 10月, 2019 1 次提交
  9. 21 9月, 2019 1 次提交
  10. 05 9月, 2019 1 次提交
  11. 02 9月, 2019 1 次提交
  12. 22 7月, 2019 1 次提交
  13. 08 7月, 2019 1 次提交
  14. 19 6月, 2019 1 次提交
  15. 18 6月, 2019 2 次提交
  16. 04 4月, 2019 1 次提交
  17. 03 4月, 2019 1 次提交
    • R
      Refine Image Classification Codes&Docs (#1943) · dc1b032d
      ruri 提交于
      * Move models to legacy, rename models_name to models, refine README
      * Refine eval/infer/train code
      * Release ResNet 18/34, GoogleNet and ShuffleNet v2.
      * Add RMSProp optimizer.
      dc1b032d
  18. 01 3月, 2019 1 次提交
  19. 02 2月, 2019 1 次提交
  20. 01 2月, 2019 1 次提交
  21. 07 1月, 2019 1 次提交
  22. 24 12月, 2018 1 次提交
  23. 14 12月, 2018 1 次提交
  24. 06 12月, 2018 1 次提交
  25. 29 10月, 2018 1 次提交
  26. 21 8月, 2018 1 次提交
  27. 15 6月, 2018 1 次提交
  28. 28 4月, 2018 1 次提交
    • C
      Model update: Update the parameter initialization of FC layer of SE-ResNeXt and add a README (#825) · f60005c6
      Chris Yann 提交于
      * revise se_resnext for imagenet classification
      
      * Add the method to train a SE-ResNeXt model
      
      The current code can successfully implement the result of SE-ResNeXt-50.
      
      * Update ImageNet2012 URL
      
      * update
      
      * update readme
      
      * Update readme with download URL
      
      * add unzip
      
      * update se_resnext.py with parallel_exe
      
      * delete train function in se_resnext.py
      
      * add eval.py and infer.py
      
      * move cosine_decay from se_resnext.py to train.py
      f60005c6