标题中的“SRGAN预训练模型下载”指的是Super-Resolution Generative Adversarial Network（超分辨率生成对抗网络）的预训练模型资源。SRGAN是一种深度学习技术，主要用于图像超分辨率重建，即提高低分辨率图像的质量，使其接近或恢复到原始高分辨率图像的细节。 描述中的链接指向了一个GitHub仓库，该仓库由用户Lornatang维护，专门用于PyTorch实现的SRGAN。这个仓库可能包含了SRGAN的源代码、训练脚本以及预训练模型，这些模型已经在ImageNet数据集上进行了训练。 标签"pytorch pytorch"表明该资源是基于Python的深度学习框架PyTorch开发的，PyTorch提供了灵活的计算图机制和强大的动态计算图支持，适合构建和训练复杂的神经网络模型，如SRGAN。 压缩包子文件的文件名列表中，我们可以看到多个.pth.tar文件，这些通常是PyTorch模型的权重文件，用于保存训练好的网络参数。例如： 1. `DiscriminatorForVGG_x4-SRGAN_ImageNet.pth.tar`: 这个文件可能包含了一个针对VGG架构的判别器网络，用于在x4超分辨率设置下训练的SRGAN模型的权重。 2. `SRResNet_x8-SRGAN_ImageNet.pth.tar`: SRResNet是SRGAN的一部分，它是一个残差网络，用于生成高分辨率图像。这个文件可能是x8超分辨率设置下SRResNet部分的模型权重。 3. `SRGAN_x8-SRGAN_ImageNet.pth.tar`: 这个文件则可能保存了整个SRGAN模型（包括生成器和判别器）在x8超分辨率设置下的训练结果。 此外，还有一个`Set5.zip`文件，Set5是一个常用的图像超分辨率基准测试集，包含高质量的500张高分辨率图像，通常用于评估和比较不同超分辨率算法的性能。 这些资源提供了SRGAN模型在不同超分辨率设置（x2, x4, x8）下的预训练权重，以及一个用于测试模型性能的数据集。对于那些想要在自己的项目中应用或研究超分辨率技术的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。通过加载这些预训练模型，可以直接在新的低分辨率图像上进行预测，而无需从头训练模型，大大节省了时间和计算资源。同时，也可以通过查阅源代码来了解SRGAN的具体实现细节，这对于学习和理解深度学习在图像超分辨率领域的应用非常有帮助。

【openVINO】Model Zoo预训练模型下载及编译博文对应VS工程

yolov3目标检测模型的预训练权重darknet53.conv.74下载，下载下来后放到相应的文件夹中即可顺利加载预训练模型

VGG预训练模型需要连接外网下载，而且下载速度很慢，有500多兆！资源包括VGG16和VGG19预训练模型

通常VGG训练模型下载需要连接，且下载速度慢，资源大小相对较大，下载慢，影响深度学习的热情，尤其是迁移学习这一块更是对VGG模型不可或缺。连接提供资源链接。 模型下载后参考我的模型加载方法就可以生成绚丽多彩的图片了

yolov3-tiny预训练 yolov3预训练 yolov4 预训练yolov4-tiny预训练模型，全部打包在压缩文件