inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
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
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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
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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
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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
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resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.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
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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
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densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
2021-11-02 21:09:59
27.74MB
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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
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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
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