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是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度学习框架,具备训练推理一体、超低硬件门槛和全平台高效推理 3 大核心优势,可帮助企业与开发者大幅节省产品从实验室原型到工业部署的流程,真正实现小时级的转化能力。作为旷视新一代 AI 生产力平台 Brain++的最核心组件,
MegEngine
在 2020 年 3月正式向全球开发者开源。
2022-12-19 16:28:04
10.12MB
人工智能
机器学习
深度学习
1
基于
MegEngine
的语义分割源码
基于
MegEngine
的语义分割源码
2022-10-18 12:05:21
18KB
megengine
语义分割
deeplabv3+
1
基于
megengine
的FCOS的目标检测模型,主干网络ResNet101
基于
megengine
的FCOS的目标检测模型,主干网络ResNet101
2022-10-17 22:05:51
341MB
megengine
fcos
目标检测模型
1
基于
megengine
的FCOS的目标检测模型,主干网络ResNext101
基于
megengine
的FCOS的目标检测模型,主干网络ResNext101
2022-10-17 22:05:50
341MB
megengine
fcos
目标检测模型
1
基于
megengine
的freeanchor的目标检测模型,主干网络ResNet18
基于
megengine
的freeanchor的目标检测模型,主干网络ResNet18
2022-10-17 22:05:49
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megengine
freeanchor
目标检测模型
1
基于
megengine
的freeanchor的目标检测模型,主干网络ResNet34
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2022-10-17 22:05:48
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目标检测模型
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基于
megengine
的freeanchor的目标检测模型,主干网络ResNet50
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2022-10-17 22:05:47
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基于
megengine
的retinanet的目标检测模型,主干网络ResNet101
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2022-10-17 22:05:46
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megengine
retinanet
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基于
megengine
的ATTS的目标检测模型,主干网络ResNet18
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2022-10-17 17:07:58
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目标检测模型
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的ATTS的目标检测模型,主干网络ResNet34
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2022-10-17 17:07:57
104.23MB
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