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R-50.pkl的源代码。

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简介：
从官方网站上获取的，用于训练detectron模型的模型文件，只需在Ubuntu系统下将其复制到指定的model文件夹中，即可直接使用。

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  • R-50.pkl的源代码
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    R-50.pkl是包含ResNet-50模型权重的数据文件，由PyTorch框架创建和使用。此文件用于深度学习任务中的图像分类等视觉识别问题，提供预训练模型以加快开发进程。 在官网上下载的detectron训练所需的模型文件，在Ubuntu系统下可以直接复制到model文件夹中。
     
  • 50个Java游戏的源代码
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    本书提供了五十款不同类型的Java游戏完整源代码及开发技巧，旨在帮助编程爱好者和开发者提升游戏开发技能。 这里有50个Java游戏的源代码，包括斗地主、黄金矿工等多种经典小游戏。这些源码非常值得学习。
     
  • Facebook开源的目标检测框架中使用的R-101预训练权重文件（R-101.pkl）
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    这段简介可以这样写：“R-101.pkl”是Facebook在目标检测框架中使用的预训练权重文件，基于ResNet-101模型架构，适用于各种图像识别任务的迁移学习。 在使用Facebook开源的目标检测框架并尝试下载R-101预训练的backbone时遇到问题。自动下载过程经常中断，并且官网下载速度很慢。这里提供了一份已经下载好的文件，供大家使用。
     
  • detectron测试示例所需的R-101.pkl权重文件
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    简介：本资源提供Detectron框架下进行ResNet-101模型实验所需预训练权重文件R-101.pkl的下载与使用说明，助力计算机视觉任务高效开展。 运行detectron测试demo需要的权重文件R-101.pkl。独立下载模型并进行测试的操作可以通过以下命令实现：python2 tools/infer_simple.py --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml --output-dir output/test1 --image-ext jpg --wts model/MaskRCNN/e2e_mask_rcnn_R-101_FPN_2x_model_final.pkl Demo。
     
  • Faster R-CNN源代码
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    Faster R-CNN源代码提供了基于深度学习的目标检测算法实现，该算法结合区域建议网络与快速R-CNN模型，显著提升了目标识别效率和准确性。 基于Python的Faster R-CNN源代码包含训练和测试文件，可以进行修改并应用到自己的工程中，是一份不错的参考资料。
     
  • 50款微信游戏的PHP源代码
    优质
    本资源包包含50款热门微信游戏的PHP完整源代码，适合开发者学习、研究及二次开发使用。 50款微信游戏的PHP源代码。
     
  • CornerNet_Squeeze_500000.pkl
    优质
    CornerNet_Squeeze_500000.pkl 是一个经过50万个样本训练得到的目标检测模型参数文件，采用CornerNet-Squeeze架构优化小型目标识别精度与速度。 CornerNet Lite训练后的参数权重模型在GitHub外网无法下载。为了方便大家进行下载，我已经对这些资源进行了整理。
     
  • hopenet_alpha_1.pkl
    优质
    HopeNet_alpha_1.pkl是希望项目(HopeNet)的第一个alpha版本模型文件，代表了初步的人工智能研究进展和概念验证。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型在300W-LP数据集上进行了训练，并通过真实数据测试验证了其良好的定性性能。预训练模型包括基于300W-LP的数据集，alpha 1版本。
     
  • R语言实战源代码
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    《R语言实战源代码》提供了《R语言实战》一书中的所有代码示例和数据集，帮助读者更好地理解和应用书中介绍的数据分析技术与方法。 《R 语言实战》这本书包含了每个章节中的实例源代码，并且可以在图灵社区在线获取相关数据。