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搜索资源列表

  1. Python-PyTorch图像分类模型脚本预训练权重集合

  2. PyTorch image models, scr ipts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：weixin_39841882

  1. EfficientDet-master.zip

  2. EfficientDet项目代码，包含efficientdet预训练模型、训练好的模型。包含efficientnet-b0_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5、efficientdet-d0.h5等，可训练、可测试。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：80mb
    • 提供者：ze1336365763

  1. adv-efficientnet-b6-ac80338e.rar

  2. 加入了对抗生成网络的的efficientnet模型，可以用作efficientDet-d7的预训练模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：152mb
    • 提供者：XCCCCZ

  1. efficientnet-b6-c76e70fd.rar

  2. efficientnet-b6-c76e70fd.pth EfficientNet b6模型，可用作EfficientDet-D7训练的预训练模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：152mb
    • 提供者：XCCCCZ

  1. efficientnet-b7-dcc49843.pth

  2. ICML19 谷歌研究院Brain Team工作EfficientNet-b7的模型参数，已在ImageNet数据集上预训练过。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：254mb
    • 提供者：ccamelliatree

  1. eff_weights.rar

  2. This release contains pretrained models for EfficientNet 这个压缩包包含EfficientNet的8个预训练模型，找了半天才下载到的资源，有需要的自行下载。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：689mb
    • 提供者：wenroudebaozi

  1. EfficientNet 预训练文件

  2. EfficientNet PyTorch 的预训练文件，官方链接 你基本上是下不下来的，我这里一共8个即 b0~b7。 4个积分，不多吧，简直物美价廉！！！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：684mb
    • 提供者：qq_21574211

  1. EfficientNet_model.rar

  2. 该文件为EfficientNet预训练文件，文件包含： efficientnet-b0: efficientnet-b0-355c32eb.pth efficientnet-b1: efficientnet-b1-f1951068.pth efficientnet-b2: efficientnet-b2-8bb594d6.pth efficientnet-b3: efficientnet-b3-5fb5a3c3.pth efficientnet-b4: efficientnet-b4-6ed67

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-13
    • 文件大小：685mb
    • 提供者：qq_46079933

  1. efficientnet-b5-b6417697.pth

  2. EfficientNet一般有好几个版本，可以根据自己的计算资源下载不同的预训练权重，但是预训练权重一般不太好下载，我上传到这里可供大家下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-08
    • 文件大小：116mb
    • 提供者：W_J_Y_1

  1. 预训练权重EfficientNet-b(0-7).rar

  2. 当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！ EfficientNet b0-b7一次性打包下载！！

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-26
    • 文件大小：685mb
    • 提供者：luanfenlian0992

  1. efficientnet-b3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment.h5

  2. keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-04
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：qq_35975447

  1. efficientnet-b3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5

  2. keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-04
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：qq_35975447

  1. efficientnet-yolo3-pytorch:这是一个有效的网络-yolo3-pytorch的原始码，将yolov3的主干特征提取网络修改成为有效的网络-源码

  2. YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet

  3. 所属分类：其它

  1. efficientnet-jax:使用亚麻亚麻和Objax的JAX中的EfficientNet，MobileNetV3，MobileNetV2，MixNet等-源码

  2. EfficientNet JAX-亚麻亚麻和欧柏克斯 介绍 这是一项巨大的蒸蒸工作。 我正在使用的Jax，jaxlib和NN库每周都在转移。 该代码库当前支持： 亚麻亚麻（ 用于模型，带有预训练重量的验证以及从头开始训练 Objax（ ）-使用预先训练的权重进行模型和模型验证 这本质上是我的PyTorch EfficienNet生成器代码（ 的改编，也可以在找到）改编成JAX。 我开始这个 通过以熟悉的代码/模型作为起点来学习JAX， 找出我喜欢的JAX建模接口库（“框架”）， 在P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42113754

  1. tpu_models:官方TPU模型存储库的一个分支，其中包含修复程序和Kaggle Open Images 2019对象检测挑战的解决方案-源码

  2. 适用于Open Images 2019对象检测挑战的TPU模型| 卡格勒 如何 我建议使用这些教程来开始使用TPU： 用于图像分类； 用于对象检测； 进行实例细分。 我对此仓库的更改 我在数据处理和推理脚本中添加了目录。 我在添加了很多模型。 我在RetinaNet代码中添加了EfficientNet支持： : 我还添加了SE-ResNext支持，但是它不完整并且工作太慢。 至少，您必须转置频道： : 我修复了不支持重启的train_and_eval循环： : 我修复了预训

  3. 所属分类：其它

  1. carrier-of-tricks-for-classification-pytorch:使用pytorch进行图像分类教程的技巧的载体-源码

  2. 分类火炬的技巧 使用pytorch进行图像分类教程的技巧的载体。 基于使用自定义数据集实现分类代码库。 作者：hoya012 最后更新：2020.08.06 0.实验设置（我使用了1个GTX 1080 Ti GPU！） 0-1。 准备图书馆 pip install - r requirements . txt 0-2。 下载数据集（Kaggle英特尔映像分类） 该数据包含大约25,000张大小为150x150的图像，分布在6个类别中。 {'建筑物'-> 0，'森林'-> 1，

  3. 所属分类：其它

  1. nfnets_pytorch：经过预训练的NFNet，其准确性为官方论文“无需归一化的高性能大规模图像识别”的99％-源码

  2. NFNet Pytorch实施 此回购包含来自未经归一化的高性能大型图像识别论文的，具有ImageNet高精度的预训练NFNet模型F0-F6。 小型模型的精度与EfficientNet-B7一样，但训练速度快了8.7倍。 大型模型在ImageNet上设置了新的SOTA top-1精度。 NFNet F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 + SAM 最高为1的准确性Brock等人。 83.6 84.7 85.1 85.7 85.9 86.0 86.5 此实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：894kb
    • 提供者：weixin_42136837

  1. EfficientNet-PyTorch：EfficientNet的PyTorch实现-源码

  2. EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2020年8月25日） 此更新添加： 一个新的include_to

  3. 所属分类：其它

  1. pytorch-image-models：PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNetResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3V2，MNASNet，单路径NAS，FBNet等

  2. PyTorch图像模型等 什么是新的 2021年2月18日 为NFNet-F *模型添加预训练的权重和模型变体。 模型以dm_为前缀。 它们需要SAME填充转换，启用skipinit以及在动作fn中应用激活增益。 这些模型很大，期望用完GPU内存。 使用GELU激活+其他选项，它们大约是我的SiLU PyTorch优化的s变体的推断速度的1/2。 原始模型结果基于与所有其他模型都不相同的预处理，因此您将在结果csv中看到不同的结果（一旦更新）。 我尽可能地匹配原始预处理，得到以下结果：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42105816

  1. efficientnet pytorch版本预训练,b0-b7

  2. efficientnet pytorch版本预训练,b0-b7需要的赶紧

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：684mb
    • 提供者：quantbaby
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