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EfficientNet-b(0-7).rar预训练权重的集合。

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简介：
当神经网络拥有大量的参数时，其性能往往达到最佳状态，这使得它们成为极具力量的函数逼近工具。然而，这一特性也预示着需要对庞大的数据集进行训练。从零开始训练模型通常会耗费大量的计算资源，可能需要数天甚至数周的时间。为了应对这一挑战，我们提供了多种预先训练好的模型供用户下载使用！EfficientNet b0 到 b7 模型一次性提供下载服务！

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  • EfficientNet-b(0-7)预训练权重.rar
    优质
    本资源包含EfficientNet-b系列（从b0到b7）的所有预训练模型权重，适用于快速迁移学习和图像分类任务。 当神经网络包含大量参数时，它们表现出最佳性能，并成为强大的函数逼近器。然而，这也意味着需要对庞大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个计算密集型任务，耗时几天甚至几周，因此这里提供了各种预先训练好的模型供下载！EfficientNet b0-b7可以一次性打包下载。
     
  • EfficientNet-b(0-7)预训练权重.rar
    优质
    本资源包含EfficientNet-B0至B7七个版本模型的预训练权重文件，适用于图像识别和分类任务，便于快速部署与应用。 当神经网络包含大量参数时，它们的效果最佳，并且能够作为强大的函数逼近器使用。然而，这意味着需要对非常大的数据集进行训练。由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，因此这里提供了各种预先训练好的模型供下载！EfficientNet b0-b7的全部版本可以一次性打包获取。
     
  • Yolov7的预训练权重
    优质
    简介：Yolov7的预训练权重是基于最新的YOLO版本，专为高性能物体检测设计的模型参数集合，经过大规模数据集训练，可直接应用于各类图像识别任务。 Yolov7的预训练权重文件包括yolov7.pt、yolov7x.pt、yolov7-w6.pt、yolov7-e6.pt、yolov7-d6.pt 和 yolov7-e6e.pt。
     
  • Yolov7的预训练权重
    优质
    Yolov7是一种先进的目标检测算法，其预训练权重经过大量数据集训练，能够有效提升图像中对象识别和定位的精度与速度。 Yolov7的全部预训练权重可以在GitHub上的项目源地址下载：https://github.com/WongKinYiu/yolov7。提供的预训练权重文件包括yolov7.pt、yolov7x.pt、yolov7-w6.pt、yolov7-e6.pt、yolov7-d6.pt和yolov7-e6e.pt。
     
  • Yolov5的预训练权重
    优质
    简介：Yolov5的预训练权重是基于大规模数据集训练得到的模型参数，能够有效提升目标检测任务的性能和泛化能力。 Yolov5预训练权重包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt四种类型。
     
  • StarganV2的预训练权重
    优质
    StarganV2的预训练权重是针对图像-to-图像翻译任务优化的深度学习模型参数集合，适用于快速迁移学习和多样化数据生成。 标题中的“StarGAN V2预训练权重”指的是StarGAN v2模型的预先训练好的权重文件。StarGAN v2是图像转换领域的先进算法，在多域条件下的图像风格迁移中表现出色，它改进了原始StarGAN的一些局限性，提升了生成图像的质量和多样性，并优化了训练过程。 描述中的“100,000”可能是指模型的训练迭代次数，这表示该模型已经在数据集上进行了10万次的前向和反向传播。通常情况下，这意味着模型经过充分训练，能够较好地捕捉到数据集的特点。 标签“StarGAN”直接关联到了基于对抗网络（GANs）的图像转换框架StarGAN。在这个框架中，生成器尝试制造逼真的图片来欺骗判别器，而判别器则努力区分真实和合成的图片。 在压缩包子文件中的名称列表里，“100,000_nets_ema2.ckpt”是一个检查点（checkpoint）文件，保存了模型在特定迭代次数下的权重和参数。这里的“nets”指的是StarGAN v2中生成器和判别器的网络结构。“ema”通常是指指数移动平均（Exponential Moving Average），这是一种用于训练深度学习模型的技术，有助于提高模型性能的稳定性和长期表现能力。“.ckpt”是TensorFlow框架中的一个权重文件格式，用来存储模型的状态。 在实际应用中，如果你下载并加载这个预训练的StarGAN v2模型权重，你可以直接进行图像风格转换任务而无需从头开始训练。同时，该预训练模型可以作为基础通过微调或进一步训练来适应特定的数据集或应用场景，在图像处理、艺术创作和虚拟现实等领域具有广泛的应用价值。
     
  • YOLOv8预训练权重合集（含YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x）
    优质
    本集合提供YOLOv8系列模型的所有预训练权重，包括轻量级的YOLOv8n和性能强大的YOLOv8x等五种版本，适用于多种目标检测任务。 YOLOv8预训练权重文件集合包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x模型。Detect、Segment 和 Pose 模型在COCO 数据集上进行了预训练，而 Classify 模型则是在 ImageNet 数据集上进行的预训练。 | Model Size (pixels) | mAPval50-95 | Speed CPU ONNX(ms) | Speed A100 TensorRT(ms) | Params(M) | FLOPs(B) | |---------------------|-------------|--------------------|-------------------------|-----------|----------| | YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 8.7 | | YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 28.6 | | YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 78.9 | | YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 165.2 | | YOLOv8x | 640 | 53 | (数值缺失) | (数值缺失)| (数值缺失)|
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Yolov2的Darknet19预训练权重
    优质
    本资源提供基于Darknet19架构的YOLOv2模型预训练权重，适用于物体检测任务，加速模型收敛与性能提升。 YOLOv2的预训练权重darknet19.weights可以通过百度网盘直接提取下载，无需通过外网下载。