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resnet50_coco_best_v2.0.1.h5
resnet50_coco_best_v2.0.1.h5
RetinaNet
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百度搜索"目标检测必须要OpenCV？10行Python代码也能实现，亲测好用！" 可立即使用
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Resnet50.h5
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直接下载通过调用里面参数及模型结构就可以快速训练好模型，帮助你节省时间！
resnet50_coco_best_v2.0.1.zip
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训练好的RetinaNet模型：RetinaNet ImageAI是一个python的库，它能使开发人员用简单几行代码构建具有深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。它是由Moses Olafenwa和John Olafenwa两位开发并维护。
resnet50_coco_best_v2.1.0.zip
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Resnet50网络下的COCO数据集预训练权重文件。可用于迁移学习等用途。
ResNet-50-model.keras.h5
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深度学习的Keras 数据集，因为一些不可描述的原因不能直接下载了。现在分享出来 君可自取之，岁月安好。共同努力~
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maskrcnn训练模型，github下载太慢，这里提供给大家下载;
Resnet 50 权重文件
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Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly re
best.h5垃圾分类模型
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https://www.bilibili.com/video/av80830870视频链接
best_cityscapes_checkpoint.pth.txt
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Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation GSCNN网络的预训练模型； best_cityscapes_checkpoint.pth TXT中附带百度云下载地址，永久有效； Python requirements Currently, the code supports Python 3 numpy PyTorc
inception_features.h5
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用于训练自己制作的数据集的权重文件。。。。。。。。。
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detection_Resnet50_Final.pth, Resnet50_Final.pth
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detection_Resnet50_Final.pth, Resnet50_Final.pth, md5: bce939bc22d8cec91229716dd932e
faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.tar.gz
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faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.tar.gz的模型，可用于目标检测
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resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多
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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%....
ResNet50组网图
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ResNet50网络的组网图分析，详细分析了各个模块的组成。主要针对Pytorch框架，其实各个框架的实现基本一致
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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