Nuke：功能强大的图片加载库，具有渐进加载、预加载、断点重连等特性，支持 WebP、Gif 等多种格式，支持多种缓存方式.zip,强大的图像加载和缓存系统
2021-09-27 13:08:42
1.3MB
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有能力和有耐心的可以去这里下载:
https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth
2021-09-27 01:57:38
158.6MB
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NFNet Pytorch实施
此回购包含来自未经归一化的高性能大型图像识别论文的，具有ImageNet高精度的预训练NFNet模型F0-F6。 小型模型的精度与EfficientNet-B7一样，但训练速度快了8.7倍。 大型模型在ImageNet上设置了新的SOTA top-1精度。
NFNet
F0
F1
F2
F3
F4
F5
F6 + SAM
最高为1的准确性Brock等人。
83.6
84.7
85.1
85.7
85.9
86.0
86.5
此实现的Top-1精度
82.82
84.63
84.90
85.46
85.66
85.62
待定
所有学分归的作者所有。 该在很大程度上受到其在出色的JAX实现的启发。 拜访他们的回购网站以作参考。
开始吧
git clone https://github.com/benjs/nfnet
2021-09-26 10:40:24
894KB
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使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。
产品特点
可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。
自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。
使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。
允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。
支持的架构和模型
从包中：
ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ）
ResNeXt（ resnext50_32x4d ， resnext101_32x8d ）
Dens
2021-09-19 15:43:50
21KB
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