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PyTorch对Python-MobileNetV3模型提供了预训练版本。

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简介：
MobileNetV3在PyTorch中的具体实现，同时提供了一系列经过预训练的、可以直接使用的模型，方便用户快速上手。

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  • PyTorch中Python-MobileNetV3的预训练模型实现
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的MobileNetV3预训练模型，适用于移动端和嵌入式设备，旨在优化计算资源的同时保持高效的深度学习性能。 MobileNetV3的PyTorch实现提供了预训练模型。
     
  • SRN-DeblurNet: PyTorch实现及预训练模型提供
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    简介：SRN-DeblurNet是一款用于图像去模糊任务的深度学习模型，基于PyTorch框架开发，并提供了经过大量数据训练得到的预训练模型。 为了训练SRN-DeblurNet模型，我严格按照原始论文中的所有配置进行操作。在测试PSNR值时，我把GOPRO数据集的测试部分分为两半：一半用于验证，另一半用于最终测试，并得到了29.58db PSNR的结果（而原论文报道的数据为30.26db）。我已经提供了预训练模型。 值得注意的是，在没有进行伽玛校正的情况下也可以对GOPRO中的模糊图像进行训练。我尝试将该模型应用到真实世界中的人脸图像上，但发现其推广效果不佳。欢迎任何讨论或更正意见。
     
  • MobilenetV3-Yolov3 预训练模型（4类）
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    本预训练模型结合了轻量级网络MobileNetV3与高性能目标检测算法YoloV3，专为四分类任务优化设计，在保持高效计算的同时提供卓越的检测精度。 该GitHub项目提供了MobileNetV3-YOLOv3的训练模型版本，其中包括large版和4类分类配置。
     
  • MobilenetV3-YoloV3 训练模型
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    本项目介绍了一种基于MobileNetV3骨干网络和YoloV3架构改进的目标检测模型。通过优化模型结构与参数配置，实现了高效且精准的目标识别性能，在保持较低计算资源消耗的同时提升了目标检测精度。 在GitHub上的预训练模型来自项目https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3，适用于20类别的分类任务，需要确保类别相同才能使用。
     
  • 基于PyTorch的MobileNetV3图像识别-Python开发与ImageNet预训练模型应用
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    本项目采用Python和PyTorch框架，利用MobileNetV3架构进行高效图像识别。通过集成ImageNet预训练模型，实现快速部署和高性能计算。 这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文《Searching MobileNetV3》所述。一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并提供帮助。 [NEW] 小版本mobilenet-v3的预训练模型已上线，准确性达到论文中的水平。 [NEW] 该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW] 我在全局AV之前删除了SE。
     
  • 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。
     
  • EfficientNet PyTorch版预训练模型B0-B7
    优质
    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。
     
  • 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。