自用收集的基于ResNet50的Faster RCNN目标检测网络框架，附带可迁移学习的预训练权重用于自学备用，感谢Bubbliiing

DarknetYolov3v4模型文件及对应预训练权重(tiny与非tiny)

EfficienDet一般有好几个版本，可以根据自己的计算资源下载不同的预训练权重，但是预训练权重一般不太好下载，我上传到这里可供大家下载

mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！ 除了以上链接的赞助商之外，我还从以下位置获得了硬件和/或云资源： 英伟达（ ） TFRC（ ） 我很幸运能够自己投入大量时间和金钱来支持这个项目和其他开源项目。 但是，随着项目范围的扩大，需要外部支持来继续当前的硬件，基础设施和电力成本轨迹。 什么是新的 2021年5月5日 从添加MLP-Mixer模型和端口预训练权重 从添加CaiT模型和预训练权重 从添加ResNet-RS模型和权重。 添加CoaT模型和权重。 感谢 为TResNet，MobileNet-V3，ViT模型添加新的ImageNet-21k权重和微调的权重。 谢谢 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的

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yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用

在训练yolov模型时，难以避免的会用到预训练模型，这里帮你整理了yolo系列训练所需要的大部分预训练权重，避免了你需要在外网下载的龟速，希望可以帮到正在需要的你。

将任何 2D CNN 扩展到 3D CNN，以用于动作识别等研究。 它为 Mathworks 的大多数官方预训练权重模型扩展了多功能性！ （ https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/?q=profileid:8743315 ）

inception_v1.pytorch 在pytorch上使用预训练的权重实现inception_v1。 这段代码是soumith火炬仓库的pytorch翻译： : 它实现了初始架构的原始版本； 众所周知的是GoogLeNet。 可以在找到预训练的权重 免责声明 imagenet上预训练模型的测试精度仅为26.38％。 如果我没记错的话，这是原始火炬回购的问题-数据加载正确完成。 如果您训练此模型的准确性更高，我希望获得新的权重！ 执照 该代码是根据MIT许可证获得许可的。 有关详细信息，请参见文件。