Advertisement

Centernet权重文件.zip

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

简介：
该文件包含用于目标检测任务的CenterNet模型预训练权重。这些权重经过精心调整和优化，能够有效提升图像中对象定位与识别精度。 使用Centernet的DLA和Hourglass权重可以让模型更快地收敛并提高性能。已经确认DLA的权重没有任何问题，并且分享了Hourglass的权重以便大家可以进行训练。如果有任何疑问或发现问题，欢迎大家共同讨论。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Centernet权重文件.zip
    优质
    该文件包含用于目标检测任务的CenterNet模型预训练权重。这些权重经过精心调整和优化，能够有效提升图像中对象定位与识别精度。 使用Centernet的DLA和Hourglass权重可以让模型更快地收敛并提高性能。已经确认DLA的权重没有任何问题，并且分享了Hourglass的权重以便大家可以进行训练。如果有任何疑问或发现问题，欢迎大家共同讨论。
     
  • yolov5权重文件.zip
    优质
    简介：该文件包含YOLOv5模型的预训练权重，适用于物体检测任务。下载后可直接应用于各类图像识别场景，加速开发流程。 yolov5模型文件的项目地址位于GitHub上的ultralytics/yolov5仓库。相关博文可以在xugaoxiang.com上查看。
     
  • Yolov3 权重文件.zip
    优质
    本资源为YOLOv3（You Only Look Once）版本的预训练权重文件，适用于快速部署目标检测系统。包含各类物体识别模型参数，可直接应用于计算机视觉项目中以加速开发流程。 Yolov3 权重文件包括三个权重文件（在 darknet 框架下，所谓权重即为该框架下的各类默认参数设置，官方发布的权重主要是经过大量实验验证的）：yolov3.weights 是最常用的预训练权重文件；yolov3-spp.weights 采用 SPP 网络结构的预训练权重文件；yolov3-tiny.weights 则适用于小系统和小数据集的预训练权重文件。
     
  • yolov3权重文件.zip
    优质
    YOLOv3权重文件包含深度学习模型YOLOv3的预训练参数，适用于目标检测任务。下载后可用于快速部署或进一步训练以适应特定数据集需求。 执行该指令所需的两个文件是yolov3.cfg和yolov3.weights。这条命令会将这两个文件转换成model_data/yolo.h5格式的模型数据。
     
  • vgg16权重文件.zip
    优质
    vgg16权重文件.zip包含了预训练的VGG16神经网络模型的权重数据。这些权重可以用于图像识别和分类任务，帮助开发者快速搭建高性能的视觉应用。 下载vgg16权重的资源网上速度较慢，资源可以在GitHub的相关页面找到。
     
  • yolov3权重文件.zip
    优质
    本资源为YOLOv3模型训练后的权重文件，适用于物体检测任务，包含所有层参数，可直接用于推理或进一步微调。 最近下载并使用了yolov3的权重文件，由于GitHub下载速度较慢，如果有需要的朋友可以联系获取。
     
  • vgg16权重文件.zip
    优质
    简介：本文件包含预训练的VGG16神经网络模型的权重数据，适用于图像分类任务，有助于快速搭建高效准确的深度学习模型。 这是VGG16网络，可以在多伦多大学的开源镜像站点获取vgg16_weights文件。由于直接从原网站下载速度较慢且耗时较长，请自行取用所需资源。
     
  • yolov3官方权重文件.zip
    优质
    该压缩包包含YOLOv3模型的官方预训练权重文件，适用于物体检测任务，支持多种网络配置与数据集。 Yolov3的官方权重文件格式是weights。
     
  • Yolov4官方权重文件.zip
    优质
    简介：此ZIP文件包含YOLOv4模型的预训练权重，适用于目标检测任务，可直接应用于各类图像识别场景。 Yolov4的预训练模型已打包在压缩文件中。
     
  • yolov5模型权重文件.zip
    优质
    简介：本文件包含YOLOv5目标检测模型的预训练权重，适用于多种图像识别任务。下载后可直接应用于项目开发或继续训练优化。 此前6月份的权重已经无法加载到最新的工程里面了。这是最新版本（2020年7月30日），亲测可用。从谷歌云盘下载，一共包含8个文件，包括6月份的和最新的版本。提供这些资源需要5积分，不多吧。