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最大流,最大流最小费用算法,包括代码,测试数据,结果,已测试,完全正确。
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ResNet_Attention:ResNet +注意力-源码
【实例简介】ResNet_Attention(CBAM,SE)
官方说明: ,
所需环境
Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0
使用方法(带有CIFAR10的trian)
该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中,我们使用CIFAR10作为数据集。
# To train with Se
python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se
# To trian with CBAM
python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam
验证结果
ResNet50(训练了160个时代)ACC@1=93.41% A
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cad二次开发vba源代码
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包含QR分解法,其中有北航大作业三道题目完整版,程序运行无误,另外还收集到java版本。保质保量
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