1.包含github上的5n和5s两个快速训练权重以及经过训练后的单个人体目标的最佳识别结果 2.训练环境：win10 3.迭代次数：300+ 4.精确率和召回率均收敛

YOLOv5预训练权重（免费）（更新时间：2022/4/25）

人脸的图像生成，AI换脸

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

swinUet官方代码中需要的预训练权重 权重名称：swin_tiny_patch4_window7_224.pth

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EfficientNet，pytorch源码和B0-B7八个预训练权重.

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