用于构建特征提取器（predictor）的人脸训练模型 具体请见我的博客http://blog.csdn.net/sunmc1204953974

res-net50-预训练模型，可用（resnet50-19c8e357.pth）

Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。 1、 收集手势图片 数据集下载 方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式， 以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。 2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, opti

变电站指针式仪表目标检测训练模型（已训练好），训练了500张图片，可用于检测指针式仪表

小编把一些FaceNet预训练模型总结，共包含（2017、2018官方模型，基于MS-Celeb-1M人脸库等、亚洲人脸自制数据集2020训练模型），提供给大家小编在自制数据集上用gpu训练好久的模型，提高了亚洲人脸识别准确率，三种模型在LFW验证pairs文档上，准确率都在99.0%以上。

该文件为房产类图片水印识别和位置检测预训练模型，检测目标["BG", "58_br", "anjuke_br", "5i5j_wm", "58_wm", "anjuke_wm", "centanet_ct", "fang_br", "ke_wm", "lianjia_wm"]，效果见[水印识别和位置检测效果展示](https://blog.csdn.net/lsjlnd/article/details/107852028)文章内容。

DeblurGan训练好的模型，一共三组。 一组为处理高斯模糊的模型，其他两组为处理运动模糊的模型。 百度云分享。 深度学习

torchvison的deeplabv3_resnet50_coco-cd0a2569图像分割预训练模型，里面包含deeplabv3_resnet50和resnet50的预训练模型，二者缺一不可。如果使用torchvision自动下载比较慢的可以直接下载这个放在%USERPROFILE%.cache\torch\hub\checkpoints文件夹下。

BioBERT：用于生物医学文本挖掘的预训练生物医学语言表示模型。该文件是其预训练模型文件，直接加载使用。

crnn 预训练模型