darknet版yolov4行人检测训练权重；配置文件为data/coco.names; cfg/yolov4.cfg; cfg/coco.data; 训练图片尺寸 512x512；类别名person；训练好的权重保存在backup中，附训练loss图和map曲线图，并包含行人训练数据集800多张

darknet版yolov3乒乓球检测训练权重，data/coco.names ; cfg/coco.data ; cfg/yolov3.cfg ; 类别名为ping pong；训练好的权重保存在backup文件夹中；附附训练loss图和map曲线图，并包含乒乓球训练数据集400多张

mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

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yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用

在训练yolov模型时，难以避免的会用到预训练模型，这里帮你整理了yolo系列训练所需要的大部分预训练权重，避免了你需要在外网下载的龟速，希望可以帮到正在需要的你。

将任何 2D CNN 扩展到 3D CNN，以用于动作识别等研究。 它为 Mathworks 的大多数官方预训练权重模型扩展了多功能性！ （ https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/?q=profileid:8743315 ）

inception_v1.pytorch 在pytorch上使用预训练的权重实现inception_v1。 这段代码是soumith火炬仓库的pytorch翻译： : 它实现了初始架构的原始版本； 众所周知的是GoogLeNet。 可以在找到预训练的权重 免责声明 imagenet上预训练模型的测试精度仅为26.38％。 如果我没记错的话，这是原始火炬回购的问题-数据加载正确完成。 如果您训练此模型的准确性更高，我希望获得新的权重！ 执照 该代码是根据MIT许可证获得许可的。 有关详细信息，请参见文件。