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ONNX Model Zoo是ONNX格式的预训练，最先进的深度模型集合

HRNet的官方预训练权重，包含3个权重，这是其中一个： MPII w32 256x256 (MPII human joints) pose_hrnet_w32_256x256.pth

FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文： https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现： 本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码，加上了很多新的注释，并将代码更新到Pytorch1.x 首先是读取图像 #使用的VOC数据目录 voc_root = '/media/cyq/CU/Ubuntu system files/VOCdevkit/VO

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。 根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例： 加载预训练模型： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model = Sequential() model.add(Xcep

voc0712 训练的ssd模型，mAP值为77%，网络结构是作者开源的ssd代码的标准的ssd 300*300的网络

使用GWE（中文字形特征提取）预训练词向量（1.6GB维基百科语料），维度为300，词汇量约13000，文件大小为41.2MB

mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_192_no_top.h5,mobilenetv2 tf.keras预训练模型，可用于迁移学习。

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。