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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
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Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径:C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2023-04-29 13:57:27
77.09MB
Keras
预训练
模型
权值文件
1
efficientnet-b3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_
notop
.h5
keras efficientnet的预训练模型。来自:https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/
2023-02-02 19:39:30
42.06MB
efficientnet
1
vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
文件下载
vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
这是VGG19网络在imagenet数据集上的预训练权重文件,不带连接层。仅仅需要5积分,自行下载提取哦。
2022-05-20 17:06:11
71.05MB
VGG19
深度学习
1
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
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.h5 权重文件下载
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
.h5 这是VGG16网络在imagenet数据集上的预训练权重文件,不带连接层。仅仅需要5积分,自行下载提取哦。
2022-05-12 09:11:49
77.29MB
VGG16
Keras
Tensorflow
预训练
1
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_
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.h5
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_
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.h5 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸:224x224
2022-03-20 11:01:17
90.27MB
resnet50
weights
th
notop
1
VGG16模型已经训练好的
notop
文件
该文件虽然是在github上可以找到的, 把该文件下载后保存到/root/.keras/models目录下即可
2022-03-17 20:14:23
56.16MB
keras
python
1
densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
2021-11-02 21:09:59
27.74MB
人工智能
1
efficientnetb3_
notop
.h5
efficientnetb3_
notop
.h5
2021-10-27 21:06:37
41.91MB
effectivenet
1
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
.h5
官方h5权重文件,直接解压即可用。windows用户将文件放置在:C:\Users\用户名\.keras\models 下即可。官方GitHub下载速度慢,给需要的人
2021-10-24 20:26:09
77.55MB
keras
inception
1
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_
notop
.zip
这是VGG16的
notop
,vgg16_weights在多伦多大学的开源镜像,因直接在该原网站下载较慢且费时间,大家需要请自取
2021-08-05 09:13:51
52.2MB
VGG16
Keras
人工智能
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