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EfficientNet PyTorch版预训练模型B0-B7

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简介：EfficientNet PyTorch版提供B0至B7七个版本的预训练模型，适用于图像分类任务，结合AutoML和复合缩放技术优化计算效率与准确性。 EfficientNet的PyTorch版本预训练模型包括从B0到B7的不同大小的模型。如果你需要这些资源，请尽快获取。

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  • EfficientNet PyTorch版预训练模型B0-B7
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    简介：EfficientNet PyTorch版提供B0至B7七个版本的预训练模型，适用于图像分类任务，结合AutoML和复合缩放技术优化计算效率与准确性。 EfficientNet的PyTorch版本预训练模型包括从B0到B7的不同大小的模型。如果你需要这些资源，请尽快获取。
     
  • Gen-EfficientNet-Pytorch: 预先训练的EfficientNet及EfficientNet-Lite等模型
    优质
    Gen-EfficientNet-Pytorch是一个包含预先训练好的EfficientNet和EfficientNet-Lite模型的库，适用于PyTorch框架。这些高效模型在多个图像分类任务中表现出色。 PyTorch的EfficientNets（包括EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等）提供了一种“通用”实现方式，涵盖了从MobileNet V1/V2块序列派生出的大多数计算/参数高效架构，其中包括通过自动神经架构搜索发现的一些架构。所有这些模型都是由GenEfficientNet或MobileNetV3类来实现，并且使用基于字符串的体系结构定义来进行配置以确定块布局。 在2020年8月19日更新中，新增了我用timm训练得到的一个更优版本的PyTorch EfficientNet-B3砝码（准确率为82.1% top-1）。此外还添加了一个经过PyTorch训练有素的EfficientNet-Lite0模型（top-1准确率75.5%）。 更新内容还包括ONNX和Caffe2导出/实用程序脚本，使其能够与最新的PyTorch及ONNX版本兼容。另外新增了基于ONNX运行时验证脚本激活功能，在大多数情况下可以实现与timm等效项的相同效果。
     
  • EfficientNet-B0至B7权重文件.zip
    优质
    该压缩包包含EfficientNet-B0到B7模型的预训练权重文件，适用于图像分类任务，可直接应用于TensorFlow或PyTorch框架中。 EfficientNet-B0到B7的权重文件包括：efficientnet-b0_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5至efficientnet-b7_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5。
     
  • EfficientNet 预训练模型文件
    优质
    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务，基于自动模型搜索和复合缩放技术优化，提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件，在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7，只需4个积分即可获得，这简直物美价廉！！！
     
  • EfficientNet：PyTorch源码及B0至B7的八个预训练权重
    优质
    本文提供EfficientNet模型在PyTorch框架下的详细源代码解析，并附有从B0到B7共八个版本的预训练权重文件，便于读者快速上手应用。 EfficientNet是使用PyTorch实现的，并且包含了B0到B7这八个预训练权重。
     
  • PyTorch版ResNet101预训练模型.zip
    优质
    本资源提供基于PyTorch框架下的ResNet101网络架构的预训练模型。该模型适用于图像识别与分类任务，可直接下载使用或进行微调以适应特定应用场景。 有能力且有耐心的可以在这里下载：https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth 去掉链接后的版本： 有能力且有耐心的人可以进行下载。
     
  • PyTorch ResNet18 预训练模型
    优质
    简介：PyTorch ResNet18预训练模型是一种深度学习架构，适用于图像分类任务。基于ResNet网络，此模型在大规模数据集上预先训练，方便用户快速应用于各类视觉识别问题。 将模型下载到C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints目录。
     
  • PyTorch图像模型、脚本和预训练权重 - （SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet，MixNe...
    优质
    本文介绍了使用PyTorch实现的一系列先进的图像处理模型，包括（SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet和MixNet等，并提供了详细的脚本和预训练权重。 PyTorch图像模型包括（SE）ResNet/ResNeXT、DPN、EfficientNet、MixNet、MobileNet-V3/V2/V1、MNASNet以及单路径NAS和FBNet等，最近更新了DenseNet模型，并提高了内存效率以修复错误。此外还添加了模糊池和深茎功能，增加了VoVNet V1和V2模型的版本，并将ese_vovnet_39b变体训练至79.3 top-1激活工厂。新的激活操作可以在创建模型时执行，以便在使用脚本或跟踪（ONNX导出）以及hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活。
     
  • PyTorch预训练模型VGG16-397923AF.pth
    优质
    简介：该资源提供了基于PyTorch框架的VGG16预训练模型文件“VGG16-397923AF.pth”，适用于图像分类任务，包含经过大规模数据集训练的卷积神经网络权重参数。 PyTorch预训练模型vgg16-397923af.pth可用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。该模型基于经典的VGG网络结构，并且已经在大型数据集上进行了预先训练，因此可以直接用于迁移学习或作为特征提取器使用。
     
  • Exception PyTorch预训练模型.zip
    优质
    Exception PyTorch预训练模型 是一个包含多种深度学习任务优化解决方案的PyTorch框架模型库。下载此资源，可助力快速应用并调整先进神经网络架构于图像识别、自然语言处理等领域。 遇到PyTorch官方预训练模型下载速度慢的问题，我已经将这些模型下好并上传了。主要是为了方便加载预训练的权重。