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

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

用于yolov7x的预训练权重

用于yolov7的预训练权重

yolov7-d6预训练权重

用于yolov7-w6的预训练权重

用于yolov7-e6的预训练权重

用于yolov7-e6预训练权重

yolov7预训练权重文件 yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt

Yolov7的全部预训练权重，github上的链接下载慢容易断联 项目源地址： https://github.com/WongKinYiu/yolov7 预训练权重文件列表： yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt