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该模型文件名为pose_hrnet_w48_256x192.pth。

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简介:
HRnet网络,作为一种用于人体姿态估计的强大模型,以PyTorch为基础进行实现。该模型采用w48_256x192的配置,其详细的实现说明可查阅位于GitHub仓库:https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch/tree/master/demo。 此外,该模型此前曾托管于谷歌网盘。

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    本资源为LeNet在MNIST数据集上训练所得的权重文件(.pth格式),适用于手写数字识别任务,方便快速部署与测试。 lenet_mnist_model模型参数包括了一系列用于训练手写数字识别的LeNet架构的具体配置和数值设置。这些参数定义了神经网络结构的关键方面,如卷积层、池化层以及全连接层的数量及其特性,从而确保模型能够有效地从MNIST数据集中学习并准确地进行分类任务。
  • SiamMask_VOT参数.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。
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