ucf_dla34_K7_rgb_coco.pth pretrained model on ucf24

Pretrained model for C3D: need 3 : c3d-pretrained.zip, c3d-pretrained.z01, c3d-pretrained.z02 for uncompress. because of the limit of 240M of CSDN.

Pretrained model for C3D: need 3 : c3d-pretrained.zip, c3d-pretrained.z01, c3d-pretrained.z02 for uncompress. because of the limit of 240M of CSDN.

数据集可用语在ImageNet上预训练的PyTorch模型，用于转移学习。如果将此数据集作为附加数据添加，则可以用作基础模型，可以使用转移学习针对特定任务对其进行微调。 ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.txt ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.zip

VGG16预训练参数（VGG16_pretrained）

视频识别-C3D网络 pre-train model part two： C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

猫和狗 当我们的数据集不足时，最常用的方法之一是使用预先训练的模型。 在我们的案例中，我们将考虑在ImageNet数据集上训练的大型卷积网络（140万个带标签的图像和1000个不同的类）。 ImageNet包含许多动物类别，包括不同种类的猫和狗，因此我们可以期望在猫与狗的分类问题上表现出色。 我们可以使用的一些主干： •Xception•InceptionV3•ResNet50•VGG16•VGG19•MobileNet 我将使用由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年开发的VGG16架构，该架构是ImageNet的一种简单且广泛使用的convnet架构。 VGG16： from keras.applications import VGG16 conv_base=VGG16(weights=('imagenet'),

mobilenet-v2：MobileNet-v2的回购

MobileNet V2的PyTorch实施 + Release of next generation of MobileNet in my repo *mobilenetv3.pytorch* + Release of advanced design of MobileNetV2 in my repo *HBONet* [ICCV 2019] + Release of better pre-trained model. See below for details. 如Mark Sandler，Andrew Howard，Menglong Zhu，Andrey Zhmoginov和Liang-Chieh Chen所讲的，使用框架对ILSVRC2012基准进行了。 此实现提供了一个示例过程，用于训练和验证任何流行的深度神经网络体系结构，并集成了模块化数据处理，训练，日志记录和可视化。