ResNet-50 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练，并在 2015 年赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，有 177 层总共对应一个50层的残差网络，可以将图像分为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet50.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet50(); % 查看架构细节网络层% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:

YOLO-complex预训练模型complex-yolov3，complex-yolov4

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SRN-DeblurNet 为了进行培训，我严格遵循原始论文的所有配置。 为了测试PSNR，我将GOPRO datset的测试集分为两半，一个用于验证，另一个用于测试，并获得29.58db PSNR（原始论文报道为30.26db ）。 提供了预训练的模型。 在没有伽玛校正的情况下，可以对GOPRO的模糊图像进行训练。 我试图将这种模型推广到真实世界中的人脸图像中，但是发现它不能很好地推广。 欢迎任何讨论或更正。 参考

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本文是在《玩转 Android MediaPlayer之视频预加载》基础上做更进一步的优化，适应更多终端的MediaPlayer，不再唠叨预加载的作用和基础，有兴趣的读者请看上回。

使用Pytorch Python 3.7 3.6 3.5状态的人脸识别这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA上进行了预训练-我们使用Pytorch Python 3.7 3.6 3.5状态这是用于Inception Resnet（V1）模型的存储库在pytorch中，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的tensorflow facenet存储库移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现