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。

MobileNetv2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型net = mobilenetv2(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 mobilenetv2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我

U2Net网络预训练模型 u2netp.pth (4.7 MB) for https://github.com/NathanUA/U-2-Net 源资源在Google drive: https://drive.google.com/file/d/1rbSTGKAE-MTxBYHd-51l2hMOQPT_7EPy/view?usp=sharing

变形金刚 对VQA任务进行下行趋势化的预训练V + L模型的实现。 现在支持：Linux和上的VisualBERT，LXMERT和 。 笔记： 这只是一个测试版，如果遇到任何错误，请随时提出问题。 我们的实现基于的大型。 如果您采用V + L模型的预训练权重，请考虑引用其原始工作。 如果您发现我们的实施有帮助，请考虑引用以下内容：） @inproceedings{li2020comparison, title={A comparison of pre-trained vision-and-language models for multimodal representation learning across medical images and reports}, author={Li, Yikuan and Wang, Hanyin and Luo, Yuan},

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20180408-102900 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.

VQA演示 已更新为可与Keras 2.0，TF 1.2和Spacy 2.0一起使用。此代码用于教育，因此重点在于简单性而不是速度。 这是一个简单的视觉问题演示演示，它使用预先训练的模型（请参阅models / CNN和models / VQA）来回答有关给定图像的给定问题。 相依性 Keras版本2.0+ 基于python的模块化深度学习库 Tensorflow 1.2+（可能也可以与Theano一起使用。最近提交后我还没有测试过Theano，请为Theano使用提交0f89007） scikit学习 python的经典机器库 Spacy版本2.0+ 用于加载手套矢量（word2vec） 升级和安装手套矢量python -m spacy下载en_vectors_web_lg OpenCV OpenCV仅用于调整图像大小和更改颜色通道， 您可以使用其他库，只要您可以传递224

什么是新的 2021年1月：自述文件已更新，其中包含有关如何使用我们最新版本的详细说明！ 2020年12月：我们正在迁移到更新版本，以获取更通用，更灵活和可扩展的代码。 有关更多信息，请参见下面的介绍！ 可以通过签出标签v0.1.0 ： git checkout v0.1.0来访问旧版本。 介绍 这是所谓的S3PRL一个开源工具包，其代表对于s elf-小号upervised小号peech P重新训练和R epresentation大号收入。 在该工具包中，可通过易于加载的设置获得各种上游自监督语音模型，并通过易于使用的脚本获得下游评估任务。 以下是此工具包如何为您提供帮助的直观说明： 查看我们支持的上游列表： 查看我们支持的下游列表： 随时在您的研究中使用或修改我们的工具包，任何错误报告或改进建议将不胜感激。 如有任何疑问，请。 如果您发现此工具包对您的研究有所帮助，请考虑引

里面包含了yolov3.weights、yolov3-tiny.weights、darknet53.conv.74

基于Tensorflow 2.x实现的声纹识别大数据集预测模型和预训练模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Tensorflow