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YOLOv7训练自己数据集加载的预
训练权重
YOLOv7训练自己数据集加载的预
训练权重
,包含yolov7_training.pt 、yolov7x_training.pt 、yolov7-w6_training.pt、 yolov7-e6_training.pt、 yolov7-d6_training.pt
2022-08-19 12:05:15
813.37MB
YOLOv7预训练权重
1
Unet训练需要使用的权重文件unet_voc.pth
Unet训练需要使用的权重文件unet_voc.pth 以及.pth转化后的unet.pt文件
2022-08-07 12:04:57
579.55MB
unet训练权重文件
1
Yolov5模型预
训练权重
---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l等】
Yolov5模型预
训练权重
---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l、yolov5l6、yolov5m、yolov5m6、yolov5x等】
2022-08-01 09:07:32
509.32MB
yolov56.1
深度学习
预训练权重文件
1
PV-RCNN预
训练权重
,作者文中的预
训练权重
。pvrcnn是一个两阶段检测算法
pvrcnn是一个两阶段检测算法。stage1采用常规的voxel-based的方法得到proposal。stage 2:refine。经过stage1得到了RoI, 刚刚的关键点特征提取得到了每个关键点的特征。然后可以进行refine了。还有一个Predicted Keypoint Weighting模块。它的作用主要是想降低不是前景点的关键点特征对refine阶段的影响。通过训练两层MPL来使得模型能够区分哪些是前景点,哪些是背景点,并对背景点赋予较小的权重。以gird point为球心,以某一设定值为半径画球,对包括在其中的关键点再次进行set abstraction操作,得到更高级的特征。这样做有一个好处就是,在画球的过程中,有可能将RoI之外的点包括进来,从而提供更丰富的语义信息,帮助模型更好的回归。这样重复6 * 6 * 6次,就能得到6 * 6 * 6个特征向量。
2022-07-30 16:05:41
46.79MB
3D目标检测
点云检测
人工智能
1
PointRCNN预
训练权重
---[3D检测系列-PointRCNN]复现PointRCNN代码,并实现PointRCNN
PointRCNN源代码中的作者提及的预训练模型。[3D检测系列-PointRCNN]复现PointRCNN代码,并实现PointRCNN3D目标检测可视化,包含预
训练权重
下载链接(从0开始以及各种报错的解决方法)。有了该模型就无需自己在训练,可以直接用这个模型对网络进行检测和再训练。并且可以参考我的另一篇博文进行网络复现和可视化操作。利用作者的预训练模型可以直接检测,将模型放在tools下面。复现博文地址:https://blog.csdn.net/Callme_TeacherPi/article/details/125963061
2022-07-26 17:06:58
13.83MB
3D目标检测
深度学习
人工智能
1
Python-PyTorch图像分类模型脚本预
训练权重
集合
PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more
2022-07-25 15:17:56
97KB
Python开发-机器学习
1
yolov7x预
训练权重
用于yolov7x的预
训练权重
2022-07-21 16:06:46
136.47MB
python
yolo
深度学习
1
yolov7预
训练权重
用于yolov7的预
训练权重
2022-07-21 16:06:45
72.09MB
python
深度学习
1
yolov7-d6预
训练权重
yolov7-d6预
训练权重
2022-07-21 16:06:45
255.83MB
python
深度学习
1
yolov7-w6预
训练权重
用于yolov7-w6的预
训练权重
2022-07-21 16:06:43
134.71MB
python
深度学习
1
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