细节增强的matlab代码预训练的EfficientDet-D0网络用于物体检测 该存储库为MATLAB:registered:提供了预训练的EfficientDet-D0 [1]对象检测网络。 要求 MATLAB:registered:R2021a或更高版本 深度学习工具箱:trade_mark: 计算机视觉工具箱:trade_mark: 适用于ONNX Model Format:trade_mark:支持包的深度学习工具箱转换器 概述 该存储库提供经过训练可检测不同物体类别（包括人，汽车，交通信号灯等）的EfficientDet-D0网络。该预训练模型使用COCO 2017 [3]数据集进行训练，该数据集具有80个不同的物体类别。 EfficientDet-D0很大程度上遵循一级对象检测器范例，并使用预定义的锚点来检测对象。 借助通过快速归一化增强的加权双向特征金字塔网络，它利用了来自不同级别骨干网络的便捷，快速的多尺度特征融合。 入门 将此存储库下载或克隆到您的计算机，然后在MATLAB:registered:中打开它。 设置 将路径添加到源目录。 addpath('src'); 下载预训练的网络 使用下面的帮助程序来下载预训练的网络。 model = helper.downloadPretrainedEff

Pretrained-Unilm-Chinese 中文版unilm预训练语言模型 Table of Contents Background 最近由于公司业务的需要，做了一些基于预训练seq2seq模型的文本生成式任务，研究了、、之后，发现unilm这风格的seq2seq非常优雅。但是作者只开源了英文版的预训练模型，在git上也没找到合适的中文版unilm的预训练模型以及预训练代码，于是自己写了一个tensorflow版本。本项中预训练基于tensorflow-gpu==1.14.0，后续的微调任务基于。 Pretrain Training Data 简体中文维基百科数据，处理成一行一行句子对的形式。 Input Mask And Attention Mask 在一条数据中随机mask15%的token，被mask的token中80%用[MASK]表示，10%从vocab中随机选择一个tok

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.

:warning: 结帐分支以查看pyannote.audio 2.0 中的内容： 一个更小更干净的代码库 Python-first API（不过，旧的pyannote-audio CLI 仍然可用） 多 GPU 和 TPU 训练 使用数据增强 模特主持 音频注释的食谱 基于在线 使用pyannote-audio神经说话者分类 pyannote.audio是一个用 Python 编写的用于说话人分类的开源工具包。 基于机器学习框架，它提供了一组可训练的端到端神经构建块，可以组合和联合优化来构建说话人分类管道： pyannote.audio还带有涵盖了语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入的广泛领域： 安装 pyannote.audio在 Linux 和 macOS 上仅支持 Python 3.7（或更高版本）。 它可能适用于 Windows，但没有任何保证，也没有任何计划添加对

ONNX模型动物园 是一种开放标准格式，用于表示机器学习模型。 ONNX得到了许多合作伙伴的支持，这些合作伙伴已经在许多框架和工具中实现了该功能。 ONNX模型动物园是由像您这样的社区成员提供的ONNX格式的经过预训练的最新模型的集合。 每个模型都有用于进行模型训练并根据训练后的模型进行推断。 这些笔记本是用Python编写的，包括指向训练数据集的链接以及对描述模型体系结构的原始论文的引用。 我们已经在进行了标准化，以存储ONNX模型文件。 要下载ONNX模型，请导航至相应的Github页面，然后单击右上角的Download按钮。 楷模 请阅读下面的部分，以获取有关ONNX模型库（.onn

变压器模型：MATLAB中的深度学习变压器模型

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GhostNet的PyTorch实施 如GhostNet中所述重现GhostNet架构的由Kai Han，Yunhe Wang，祁天，郭建元，徐纯景，关于框架的ILSVRC2012基准。 预训练模型 建筑学 ＃ 参数 MFLOPs 前1名/前5名准确性（％） 5.181百万 140.77 73.636 / 91.228 from ghostnet import ghostnet net = ghostnet () net . load_state_dict ( torch . load ( 'pretrained/ghostnet_1x-9c40f966.pth' )) 培训策略 8个GPU上的批处理大小为1024 初学率0.4 重量衰减0.00004 辍学率0.2 BN重量无衰减 我们将上述设置保持不变，并使用以下不同的训练技术进行实验，以进行消融和繁殖。 在预热阶段，学

《PaddlePaddle Fluid深度学习入门与实战》第九章的ResNet50_pretrained预训练模型

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