
ResNeSt的必要性。
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简介:
针对网络架构的优化,我们提出了ResNet的一种创新变体——需求拆分。这种改进方案显著提升了其下游应用模型的性能,例如Mask R-CNN、Cascade R-CNN和DeepLabV3等。目录包含Pypi和GitHub安装指南。要安装该软件包库,请务必选择以下其中一个选项:通过GitHub仓库安装,使用`pip install git+https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt#`;或者通过PyPI仓库安装,使用`pip install resnest --pre`。此外,该项目还提供了预训练模型,包括ResNeSt-50(作物大小224x81,准确率81.03和81.04),ResNeSt-101(作物大小256x82.83和82.81),ResNeSt-200(作物大小320x83.84和83.88),以及ResNeSt-269(作物大小416x84.54和84.53)。 该项目还集成了第三方的实现代码。
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