PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2，MNASNet，单路径NAS，FBNet等-Python开发
PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2 / V1，MNASNet，单路径NAS，FBNet等更多PyTorch图像模型等2020年11月11日，变更组合：DenseNet模型已更新，其中包括从Torchvision中提高了内存效率（修复了错误），模糊池和深茎添加，增加了VoVNet V1和V2模型，将39 V2变体（ese_vovnet_39b）训练为79.3 top-1激活工厂以及新的激活：选择在模型创建时执行操作，以便在使用与添加了脚本或跟踪（ONNX导出）hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活
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