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预先训练的densenet/vgg16/resnet50 + gp不使用cifar10数据进行训练

预先训练的DenseNet/VGG16/ResNet50是指在大规模数据集上进行训练的深度神经网络模型，其中DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络，VGG16是一个具有16个卷积层的卷积神经网络，ResNet50是一个具有50个卷积层的残差网络。

GP是指图像分类任务中的全局池化操作，它将卷积神经网络最后一层的特征图转换为固定长度的向量表示，以便进行分类。

CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。

在预先训练的DenseNet/VGG16/ResNet50模型中，GP不使用CIFAR-10数据进行训练意味着该模型在训练过程中没有使用CIFAR-10数据集进行优化。这可能是因为CIFAR-10数据集与实际应用场景的数据有较大差异，或者是为了避免过拟合问题。

这种预先训练的模型可以应用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中。通过在预先训练的模型基础上进行微调，可以加快模型训练的速度并提高模型的准确性。

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