DeepLearningNotebooks

Il training per ogni modello è stato effettuato con un numero di epoche molto limitato (non sufficiente), lo scopo dei notebooks è solo quello di velocizzare la scrittura di codice ad hoc per poi rifare il training adeguato.

TENSORFLOW LITE
TENSORFLOW
KERAS

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Env Setting

• 1_EnvSetting

Test on Keras functionality

• 2_KerasApplication

How to increase Dataset dimensionality

• 3_IncreaseDataset

Dataset Preview

• 4_DatasetPreview

CNN Keras implemetation

• 5_CNN_Keras_TF
• 5b_CNN_Keras_TF_GREY

Inception GoogleNet module Keras implemetation

• 6_Inception_Keras_TF

SqueezeNet Keras implemetation

• 7_SqueezeNet_Keras_TF

Optimization

• 8_AllModels_Optimized

How to convert Keras Model to Tensorflow Lite Model

• 9_Keras2TFlite