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。
2020-11-02 22:09:42
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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。
2020-11-02 09:28:08
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https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1
这网址下的keras的所有的预训练模型，包含vgg16,vgg19,resnt50,官方下载实在是太慢了。我这里提供了百度云链接，注册一天的百度云会员下载会很快的。
2020-04-21 03:12:03
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从Gitbub下载的，外网下载速度10k+，好不容易下的，需要的请拿走。在Keras上预训练的VGG16模型，基于ImageNet
2020-04-03 03:02:42
56.16MB
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resnet预训练模型有resnet18.caffemodel，resnet50.caffemodel，resnet101.caffemodel，resnet152.caffemodel
2020-01-03 11:33:05
508.41MB
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Siamese-RPN
Paper: @InProceedings{Li_2018_CVPR,
author = {Li, Bo and Yan, Junjie and Wu, Wei and Zhu, Zheng and Hu, Xiaolin},
title = {High Performance Visual Tracking With Siamese Region Proposal Network},
booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2018}
}
2019-12-21 22:04:21
14.32MB
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pytorch中的基础预训练模型和数据集 (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, Inception, SqueezeNet)
2019-12-21 21:40:32
38KB
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resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
Linux下是放在“~/.keras/models/”中
Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中
Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2019-12-21 21:17:26
83.48MB
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