Advertisement

CornerNet_Squeeze_500000.pkl

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
CornerNet_Squeeze_500000.pkl 是一个经过50万个样本训练得到的目标检测模型参数文件，采用CornerNet-Squeeze架构优化小型目标识别精度与速度。 CornerNet Lite训练后的参数权重模型在GitHub外网无法下载。为了方便大家进行下载，我已经对这些资源进行了整理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CornerNet_Squeeze_500000.pkl
    优质
    CornerNet_Squeeze_500000.pkl 是一个经过50万个样本训练得到的目标检测模型参数文件，采用CornerNet-Squeeze架构优化小型目标识别精度与速度。 CornerNet Lite训练后的参数权重模型在GitHub外网无法下载。为了方便大家进行下载，我已经对这些资源进行了整理。
     
  • hopenet_alpha_1.pkl
    优质
    HopeNet_alpha_1.pkl是希望项目(HopeNet)的第一个alpha版本模型文件，代表了初步的人工智能研究进展和概念验证。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型在300W-LP数据集上进行了训练，并通过真实数据测试验证了其良好的定性性能。预训练模型包括基于300W-LP的数据集，alpha 1版本。
     
  • ACM3025.pkl模型
    优质
    ACM3025.pkl是一款训练完成的机器学习或深度学习模型文件，适用于特定的数据分析和预测任务。该模型通过大量数据训练得到，具备高效准确的处理能力。 ACM3025.pkl
     
  • MNIST数据集.pkl
    优质
    MNIST数据集.pkl 是一个包含手写数字图像及其标签的Python pickle文件，广泛用于训练和测试基本的计算机视觉算法与机器学习模型。 读取数据集后将其存储起来以便后续使用。
     
  • PASTA-GAN_fullbody_model_network-snapshot-004000.pkl
    优质
    PASTA-GAN_fullbody_model_network-snapshot-004000.pkl是PASTA-GAN模型训练过程中保存的一个全身体态生成网络的快照文件，用于捕捉特定迭代次数（第4000次）时的网络权重状态。 PASTA-GAN_fullbody_model 预训练模型 (256x192) network-snapshot-004000.pkl
     
  • IEMOCAP特征数据.pkl
    优质
    IEMOCAP特征数据.pkl包含了从IEMOCAP数据库提取的声音和文本特征，用于情绪识别研究，包括语音信号处理结果及转录文本的情绪标注。 IEMOCAP数据集是一个广泛使用的语音情感识别研究中的公开数据库。该数据集包含了多通道录音以及相应的文本转录、情感标签和其他元数据，旨在促进对人类情绪交流的理解与建模。它为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于开发和测试各种算法和技术，在不同的情感类别上进行分类和分析。
     
  • stylegan3-t-metfaces-1024x1024-v1.pkl
    优质
    stylegan3-t-metfaces-1024x1024-v1.pkl是一个使用StyleGAN3模型生成高质量人脸图像的数据文件，分辨率为1024x1024像素，适用于研究和开发。 stylegan3预训练模型stylegan3-t-metfaces-1024x1024.pkl是基于metfaces数据集的。
     
  • MNIST PKL格式文件
    优质
    简介：MNIST PKL格式文件是将经典的MNIST手写数字数据集以Python可处理的PKL（pickle）格式保存的数据文件，便于进行机器学习模型训练和测试。 为了读取MNIST手写数字数据集的pickle格式文件，可以使用以下代码： ```python with open(mnist.pkl, rb) as f: train, val, test = pickle.load(f, encoding=iso-8859-1) ``` 注意在加载时指定了正确的编码方式。
     
  • hopenet-robust-alpha1.pkl模型
    优质
    Hopenet-Robust-Alpha1.pkl是一款优化的人脸姿态估计模型文件，通过增强的数据训练，提高了在复杂光照、遮挡条件下的头部姿态识别精度和稳定性。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型在300W-LP数据集上进行了训练，并通过真实数据测试验证了其良好的定性性能。