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coco_resnet_50_map_0_335_state_dict优化版.pt

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简介:
coco_resnet_50_map_0_335_state_dict优化版.pt是一个基于ResNet-50架构,针对COCO数据集进行训练的深度学习模型权重文件,其mAP值为0.335,此版本经过进一步优化。 详情见:https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet 重写后的内容只是简单地去除了链接,并没有其他具体内容可以改写或补充,因为原始文本中只有这个链接而无其它描述信息。如果需要对项目本身进行介绍的话,请提供更多的背景资料或者具体要求。

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  • coco_resnet_50_map_0_335_state_dict.pt
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    coco_resnet_50_map_0_335_state_dict优化版.pt是一个基于ResNet-50架构,针对COCO数据集进行训练的深度学习模型权重文件,其mAP值为0.335,此版本经过进一步优化。 详情见:https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet 重写后的内容只是简单地去除了链接,并没有其他具体内容可以改写或补充,因为原始文本中只有这个链接而无其它描述信息。如果需要对项目本身进行介绍的话,请提供更多的背景资料或者具体要求。
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    HV_SECOND_SECFPN优化版是一款经过改良的模型或算法版本,旨在提升性能和效率。它可能在原有的基础上增加了新的功能或是改进了计算流程,以适应更广泛的使用场景和需求。 在mmdetection3d示例程序中使用预训练模型来测试和验证是否安装成功。所用的预训练模型为SECOND网络模型,数据集是KITTI数据集,具体使用的模型名称为:hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_230238-393f000c.pth。关于mmdetection3d的详细安装和测试验证过程,可以参考相关技术博客文章。