paddle ocr v3模型文件

计算机视觉（3）：用inception-v3模型重新训练自己的数据模型 计算机视觉.pdf

【Inception-v3模型】迁移学习 实战训练 花朵种类识别-附件资源

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深度学习的语义分割在计算机视觉领域中有非常广阔的发展前景，但许多分割效果较好网络模型占用内存大和处理单张图片耗时长.针对这个问题，把Deeplab V3+模型的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，且对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）的卷积层进行分解.该算法能大幅度降低Deeplab V3+网络的参数量，提高网络推理速度.基于PASCAL VOC 2012数据集进行对比实验，实验结果显示改进网络模型拥有更快的处理速度和更优的分割效果，且消耗更少的内存.

pytorch-deeplab-xception 于2018/12/06更新。 提供在VOC和SBD数据集上训练的模型。 于2018/11/24更新。 发布最新版本的代码，该代码可以解决一些以前的问题，并增加对新主干和多GPU培训的支持。 有关以前的代码，请参见上previous分支 去做 支持不同的骨干网 支持VOC，SBD，城市景观和COCO数据集 多GPU训练 骨干 火车/评估系统 价值 预训练模型 ResNet 16/16 78.43％ 移动网 16/16 70.81％ DRN 16/16 78.87％ 介绍 这是的PyTorch（0.4.1）实现。 它可以使用Modified Aligned Xception和ResNet作为主干。 目前，我们使用Pascal VOC 2012，SBD和Cityscapes数据集训练DeepLab V3 Plus。 安装 该代

经过，终于将它下载下来，现在将它分享出来。基于谷歌inception v3训练好的模型。包含： inflating: imagenet_comp_graph_label_strings.txt inflating: LICENSE inflating: tensorflow_inception_graph.pb

该资源为python版本下yolo v3红绿灯模型，模型是我训练的一个德国红绿灯模型。详细介绍见： https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/106271523

inception_v3_2016_08_28.tar.gz是一个压缩包，解压后得到inception_v3.ckpt，inception_v3 模型训练

这是鄙人博客googlenet inception v1 v3模型训练的模型，博客地址：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537