BERTScore利用来自BERT的预训练上下文嵌入，并通过余弦相似性匹配候选和参考句子中的单词

该资源是U2Net网络的预训练模型u2net.pth U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 觉得其他人要价太坑人了

Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。

unet++ 预训练模型，conv2d

人脸的图像生成，AI换脸

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该文件是SkyAR项目的预训练模型。Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos

Learnable Triangulation of Human Pose文章代码中的有关human36m数据集的预训练模型，包括基于体积和三角化的模型以及pose_resnet的预训练模型。放在data\pretrained目录下解压。

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

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