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Facebook开源的目标检测框架中使用的R-101预训练权重文件（R-101.pkl）

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简介：
这段简介可以这样写：“R-101.pkl”是Facebook在目标检测框架中使用的预训练权重文件，基于ResNet-101模型架构，适用于各种图像识别任务的迁移学习。 在使用Facebook开源的目标检测框架并尝试下载R-101预训练的backbone时遇到问题。自动下载过程经常中断，并且官网下载速度很慢。这里提供了一份已经下载好的文件，供大家使用。

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  • Facebook开源的目标检测框架中使用的R-101预训练权重文件（R-101.pkl）
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    这段简介可以这样写：“R-101.pkl”是Facebook在目标检测框架中使用的预训练权重文件，基于ResNet-101模型架构，适用于各种图像识别任务的迁移学习。 在使用Facebook开源的目标检测框架并尝试下载R-101预训练的backbone时遇到问题。自动下载过程经常中断，并且官网下载速度很慢。这里提供了一份已经下载好的文件，供大家使用。
     
  • detectron测试示例所需的R-101.pkl权重文件
    优质
    简介：本资源提供Detectron框架下进行ResNet-101模型实验所需预训练权重文件R-101.pkl的下载与使用说明，助力计算机视觉任务高效开展。 运行detectron测试demo需要的权重文件R-101.pkl。独立下载模型并进行测试的操作可以通过以下命令实现：python2 tools/infer_simple.py --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml --output-dir output/test1 --image-ext jpg --wts model/MaskRCNN/e2e_mask_rcnn_R-101_FPN_2x_model_final.pkl Demo。
     
  • Complex_YOLOv4目标检测预训练权重
    优质
    Complex_YOLOv4是一种先进的目标检测模型，基于YOLO架构进行了优化和增强。此版本提供了经过大规模数据集训练的预训练权重，可直接应用于各种视觉识别任务中，以实现快速、精准的目标定位与分类。 目标检测complex_yolov4权重（已训练模型）。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重
    优质
    简介：Yolov8是一种先进的目标检测算法，其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中，显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重合集
    优质
    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件，适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢，我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。
     
  • Inception_v1预训练权重文件
    优质
    Inception_v1预训练权重文件是Google开发的一种深度卷积神经网络模型的第一个版本，在图像识别任务中表现出色。该模型通过预训练的权重文件加速新项目的训练过程，提升准确率。 当神经网络包含大量参数时，它们表现最佳，并能够作为强大的函数逼近器。然而，这也意味着需要对大规模的数据集进行训练。鉴于从头开始训练模型可能是一个计算密集型的过程，耗时几天甚至几周，因此这里提供了多种预先训练好的模型供下载使用。
     
  • YoloV3预训练权重文件
    优质
    简介：YoloV3预训练权重文件是基于深度学习的目标检测模型YoloV3在大规模数据集上预先训练得到的参数值，可直接用于目标检测任务或进一步微调。 yoloV3与训练的权重文件基于coco数据集，下载后可以直接使用。
     
  • 基于Mask R-CNN的车道线、车辆和路面裂缝检测（附训练权重文件）
    优质
    本文介绍一种使用改进型Mask R-CNN模型进行车道线、车辆及路面裂缝检测的方法，并提供预训练权重文件以供研究者参考与应用。 使用mask_rcnn实现车道线、车辆及路面裂缝的检测功能。运行demo/seg_video.py脚本即可进行演示。训练数据集可以在指定位置下载获取。
     
  • Mask R-CNN模型在COCO数据集上的预训练权重（mask_rcnn_coco.h5）
    优质
    mask_rcnn_coco.h5是Mask R-CNN模型经过COCO数据集预训练后的权重文件，适用于目标实例分割任务，包含边界框检测和像素级掩码生成。 Mask R-CNN 模型在 COCO 数据集上使用预训练权重 mask_rcnn_coco.h5。