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RRDB_ESRGAN_x4模型参数权重文件.pth

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简介：
这是一个预训练的深度学习模型参数文件，名为RRDB_ESRGAN_x4，用于图像超分辨率任务，能够将低分辨率图片放大四倍并提升画质。 ESRGAN模型具有很高的感知质量。

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  • RRDB_ESRGAN_x4模型参数权重文件.pth
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    这是一个预训练的深度学习模型参数文件，名为RRDB_ESRGAN_x4，用于图像超分辨率任务，能够将低分辨率图片放大四倍并提升画质。 ESRGAN模型具有很高的感知质量。
     
  • yolact_base_54_800000.pth模型权重文件
    优质
    yolact_base_54_800000.pth 是一个经过训练的深度学习模型权重文件，适用于实时实例分割任务。该模型基于YOLACT架构，在大规模数据集上进行了优化和训练。 yolact实例分割算法官方权重文件包括四个550 Resnet101-FPN版本，分别达到33.0和29.8的性能指标，对应的模型文件名为yolact_base_54_800000.pth。
     
  • coco_tracking模型权重文件.pth
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    Coco_Tracking模型权重文件（.pth）是用于目标跟踪任务的深度学习模型参数，基于COCO数据集训练得出，适用于视频分析和监控系统中的对象追踪。 运行命令 `python demo.py tracking --load_model ../models/coco_tracking.pth --demo /path/to/image/or/folder/or/video` 来执行跟踪任务。
     
  • darknet53.pth模型权重文件
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    darknet53.pth 是DarkNet-53神经网络架构中预训练模型的权重文件，适用于图像分类任务，包含53个卷积层，广泛应用于深度学习研究和开发。 darknet53.pth
     
  • lenet_mnist模型权重文件(.pth)
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    本资源为LeNet在MNIST数据集上训练所得的权重文件（.pth格式），适用于手写数字识别任务，方便快速部署与测试。 lenet_mnist_model模型参数包括了一系列用于训练手写数字识别的LeNet架构的具体配置和数值设置。这些参数定义了神经网络结构的关键方面，如卷积层、池化层以及全连接层的数量及其特性，从而确保模型能够有效地从MNIST数据集中学习并准确地进行分类任务。
     
  • yolact_base_54_800000.pth模型权重文件
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    yolact_base_54_800000.pth是一个经过80万次迭代训练得到的目标实例分割模型权重文件，基于YOLACT基础版本，在800x800图像输入尺寸下达到优秀性能。 yolact_base_54_800000.pth
     
  • resnet50-19c8e357.pth模型权重文件
    优质
    该简介针对resnet50-19c8e357.pth模型权重文件，此文件包含了ResNet50神经网络架构在特定任务训练后的参数值。这些预训练权重有助于快速搭建高性能的图像识别系统，适用于多种计算机视觉问题，促进深度学习应用开发效率。 resnet50-19c8e357.pth：这是一个PyTorch预训练模型ResNet50，已经亲测可用。
     
  • se_resnet50-ce0d4300.pth模型权重文件
    优质
    se_resnet50-ce0d4300.pth是SE-ResNet50神经网络架构的预训练参数文件，适用于图像分类任务，包含1000个类别标签。该模型融合了残差模块和通道注意力机制，提升了特征表示能力。 PyTorch官方预训练模型se_resnet50-ce0d4300.pth已亲测可用。
     
  • inceptionv4-8e4777a0.pth模型权重文件
    优质
    inceptionv4-8e4777a0.pth 是一个预训练的深度学习模型权重文件，基于Inception-v4架构，适用于图像分类任务，具有高准确性和良好的泛化能力。 inceptionv4-8e4777a0.pth：pytorch官方预训练模型，已亲测可用。
     
  • crnn模型的权重文件(.pth)
    优质
    CRNN模型的权重文件（.pth）是经过训练用于序列识别任务如场景文本检测与识别的深度学习模型参数集合。 crnn.pth