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基于coco数据集的yolox模型
预训练权重
yolox模型
预训练权重
2022-11-08 09:24:36
34.39MB
模型权重
1
yolov7代码及6个
预训练权重
文件(训练文件全)
该资源包含: 1.yolov7的代码 2.yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt等6个
预训练权重
文件
2022-11-02 19:08:29
728.8MB
yolov7
预训练权重
权重
pt
mdnet-imagenet-vid.pth
mdnet_imagenet_vid.pth,可作为APFNet
预训练权重
2022-10-29 22:04:59
16.91MB
APFNet
RGBT目标跟踪
预训练权重
1
marketduke模型
预训练权重
marketduke模型
预训练权重
2022-10-14 09:07:29
210.33MB
模型权重
1
YOLOv7训练自己数据集加载的
预训练权重
YOLOv7训练自己数据集加载的
预训练权重
,包含yolov7_training.pt 、yolov7x_training.pt 、yolov7-w6_training.pt、 yolov7-e6_training.pt、 yolov7-d6_training.pt
2022-08-19 12:05:15
813.37MB
YOLOv7预训练权重
1
Yolov5模型
预训练权重
---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l等】
Yolov5模型
预训练权重
---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l、yolov5l6、yolov5m、yolov5m6、yolov5x等】
2022-08-01 09:07:32
509.32MB
yolov56.1
深度学习
预训练权重文件
1
PV-RCNN
预训练权重
,作者文中的
预训练权重
。pvrcnn是一个两阶段检测算法
pvrcnn是一个两阶段检测算法。stage1采用常规的voxel-based的方法得到proposal。stage 2:refine。经过stage1得到了RoI, 刚刚的关键点特征提取得到了每个关键点的特征。然后可以进行refine了。还有一个Predicted Keypoint Weighting模块。它的作用主要是想降低不是前景点的关键点特征对refine阶段的影响。通过训练两层MPL来使得模型能够区分哪些是前景点,哪些是背景点,并对背景点赋予较小的权重。以gird point为球心,以某一设定值为半径画球,对包括在其中的关键点再次进行set abstraction操作,得到更高级的特征。这样做有一个好处就是,在画球的过程中,有可能将RoI之外的点包括进来,从而提供更丰富的语义信息,帮助模型更好的回归。这样重复6 * 6 * 6次,就能得到6 * 6 * 6个特征向量。
2022-07-30 16:05:41
46.79MB
3D目标检测
点云检测
人工智能
1
PointRCNN
预训练权重
---[3D检测系列-PointRCNN]复现PointRCNN代码,并实现PointRCNN
PointRCNN源代码中的作者提及的预训练模型。[3D检测系列-PointRCNN]复现PointRCNN代码,并实现PointRCNN3D目标检测可视化,包含
预训练权重
下载链接(从0开始以及各种报错的解决方法)。有了该模型就无需自己在训练,可以直接用这个模型对网络进行检测和再训练。并且可以参考我的另一篇博文进行网络复现和可视化操作。利用作者的预训练模型可以直接检测,将模型放在tools下面。复现博文地址:https://blog.csdn.net/Callme_TeacherPi/article/details/125963061
2022-07-26 17:06:58
13.83MB
3D目标检测
深度学习
人工智能
1
Python-PyTorch图像分类模型脚本
预训练权重
集合
PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more
2022-07-25 15:17:56
97KB
Python开发-机器学习
1
yolov7x
预训练权重
用于yolov7x的
预训练权重
2022-07-21 16:06:46
136.47MB
python
yolo
深度学习
1
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