pytorch最后的权重文件是.pth格式的。 经常遇到的问题： 进行finutune时，改配置文件中的学习率，发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率， 并没有使用新的学习率。 原因： 首先查看.pth文件中的内容，我们发现它其实是一个字典格式的文件 其中保存了optimizer和scheduler，所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。 我们只需要权重，也就是model部分，将其导出就可以了 import torch original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth') new = {"model": original["model"

用于训练自己制作的数据集的权重文件。。。。。。。。

caffe常用网络模型权重文件和定义文件（alex, vgg, googlenet, resnet）-附件资源

yolov4代码以及部分权重 yolov3-微小-prn.cfg - 33.1％mAP@0.5 - 370（R）FPS - 3.5 BFlops - 18.8 MB：yolov3-微小-prn.weights ENET-coco.cfg（EfficientNetB0-Yolov3） - 45.5％mAP@0.5 - 55（R）FPS - 3.7 BFlops - 18.3 MB：enetb0-coco_final.weights

Leela Zero最新权重文件！

智慧交通CV项目 https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_11469074.html

yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用

2021年10月7日最新上传, 内含 yolov5l.pt89.2 MB yolov5l6.pt147 MB yolov5m.pt40.7 MB yolov5m6.pt68.7 MB yolov5m_Objects365.pt43 MB yolov5n.pt3.77 MB yolov5n6.pt6.56 MB yolov5s.pt14 MB yolov5s6.pt24.5 MB yolov5x.pt166 MB yolov5x6.pt

python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 一、写在开头 二、已有的环境条件    1. pycharm–python    2. opencv3.4    3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights ​ ​三、文件目录结构 ​四、批量测试图片测试程序 五、进行测试  六、写在最后 一、写在开头         最近在做毕业设计

使用网络收集人脸数据集通过darknet进行训练，之后转换为tensorflow的.pb格式权重文件，可作为预训练权重使用。