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UNET_VGG_VOC_模型参数文件PTH格式

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简介:
这段简介可以描述为:“UNET_VGG_VOC_模型参数文件PTH格式”是指基于VGG网络架构和UNET结构训练完成的语义分割模型参数文件,采用PyTorch框架存储,适用于Pascal VOC数据集。 unet_vgg_voc.pth

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  • UNET_VGG_VOC_PTH
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    这段简介可以描述为:“UNET_VGG_VOC_模型参数文件PTH格式”是指基于VGG网络架构和UNET结构训练完成的语义分割模型参数文件,采用PyTorch框架存储,适用于Pascal VOC数据集。 unet_vgg_voc.pth
  • resnext101_64x4d-ee2c6f71PTH
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    该资源提供ResNeXt101_64x4d预训练模型的参数文件,采用PTH格式存储。此模型适用于图像分类任务,具有高准确率和广泛的适用性。 mmdetection使用的预训练模型resnext存放在AWS上,由于国内下载不便,现将模型放置在以方便大家下载。
  • Posenet(.pth
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    Posenet模型参数文件(.pth)是用于姿态估计任务的预训练权重文件,包含PoseNet模型的全部参数。该文件可直接应用于人体关键点检测和姿态跟踪项目中。 OpenPose模型用于体态识别技术,能够识别人体的姿势和动作,并且可以同时识别多个人的动作和姿势。该模型使用的数据集是COCO。
  • SiamMask_VOT.pth
    优质
    SiamMask_VOT模型参数文件.pth 是一个预训练的深度学习模型权重文件,专为视觉目标跟踪设计,采用Siamese架构结合Mask R-CNN实现精准的目标定位与分割。 SiamMask_VOT.pth权重文件已上传至平台,方便下载使用,主要是为了自己用。
  • RRDB_ESRGAN_x4权重.pth
    优质
    这是一个预训练的深度学习模型参数文件,名为RRDB_ESRGAN_x4,用于图像超分辨率任务,能够将低分辨率图片放大四倍并提升画质。 ESRGAN模型具有很高的感知质量。
  • resnext-101-64f-kinetics(.pth)
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    resnext-101-64f-kinetics.pth是一个预训练深度学习模型参数文件,适用于视频识别任务。该模型基于ResNeXt架构,针对Kinetics数据集优化,能够高效准确地分类和理解动作视频内容。 在GitHub项目https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch中提供了预训练模型,并且这些模型可以在Google Drive的指定文件夹中找到,链接为https://drive.google.com/drive/folders/1zvl89AgFAApbH0At-gMuZSeQB_LpNP-M。
  • YOLOX_Nano.pth
    优质
    YOLOX_Nano模型文件.pth是专为资源受限设备设计的一种轻量级目标检测模型,基于先进的YOLOX架构优化简化而成。 模型文件yolox_nano.pth。
  • PyTorch加载.pth实例
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    本教程详细介绍了如何使用Python深度学习框架PyTorch加载保存为.pth文件格式的预训练模型,并通过示例代码展示了模型的应用过程。 在PyTorch中可以使用一些流行的网络模型如ResNet、SqueezeNet和DenseNet,并且这些模型的结构及预训练权重已经包含在了库里面。例如,可以通过以下代码加载一个预训练好的ResNet-18模型: ```python import torchvision.models as models # 使用pretrained=True参数可以使用预训练的模型 resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) print(resnet18) ``` 如果遇到报错,请根据错误信息进行排查。
  • basnetpth
    优质
    BasNet模型的PTH文件是经过预训练的深度学习模型参数文件,专为边缘检测任务设计,适用于多种图像处理应用场景。 Basnet训练好的参数已经保存完毕。该模型在计算机视觉领域有广泛应用,特别是在自动抠图及SOD问题的解决上。此模型来自github上的开源项目。这里提供的只是经过训练后的参数文件。
  • yolact_base_54_800000.pth权重
    优质
    yolact_base_54_800000.pth 是一个经过训练的深度学习模型权重文件,适用于实时实例分割任务。该模型基于YOLACT架构,在大规模数据集上进行了优化和训练。 yolact实例分割算法官方权重文件包括四个550 Resnet101-FPN版本,分别达到33.0和29.8的性能指标,对应的模型文件名为yolact_base_54_800000.pth。