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keras-maskrcnn-0.2.2-resnet50_coco_v0.2.0-1.h5
keras-maskrcnn-0.2.2-resnet50_coco_v0.2.0-1.h5
keras
maskrcnn
resnet50
coco
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maskrcnn训练模型,github下载太慢,这里提供给大家下载;
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resnet50_coco_best_v2.0.1.h5
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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
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
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
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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。
maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e.pth
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maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e模型参数
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。
FPN_Tensorflow-master.zip
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该文件是对FPN源码进行简单修改,便于在Windows平台下训练自己的数据集,并进行检测。文件包含完成项目,可以直接运行inference.py。
【最新版】Proxyman_2.0.1.dmg【亲测可用】最好的Web调试代理
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现代而令人愉快的 Web调试代理 Proxyman是本机高性能macOS应用程序,使开发人员能够观察和操纵HTTP / HTTPS请求。 现代而直观的GUI 严格遵循macOS人机界面指南并专注于全面的UI / UX,Proxyman直观且对所有用户友好。 本机,高性能,功能齐全 Proxyman专门作为本机应用程序构建,是一个出色的工具,可帮助开发人员完成任务并与团队合作。 复杂的代理核心 Pr
resnet_v1_101_2016_08_28.tar.gz
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深度学习已经训练好的最新检查点文件resnet_v1_101,国内无法下载
keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5 crnn_kurapan.h5
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keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5、craft_mlt_25k.pth、 crnn_kurapan.h5 、crnn_kurapan_notop.h5
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5
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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:...
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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这是最新版本的resnet_50的预训练的模型,下载完放在C:\Users\你的用户名\.keras\models 即可。
mask-rcnn-keras-master.zip
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mask-rcnn-keras-master.zip
mobil_mask_rcnn_coco.h5
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采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50,对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次,最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m,同时运算速度大大的提升了,感兴趣的同学可以去下载一下,不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来!
inspect_object_mode_3d.txt
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halcon中文版*过程inspect_object_mode_3d可用于可视化3d对象模型。 *如果使用3d对象模型创建3d形状模式, *inspect_object_model_3d还可以用于查找create_shape_model_3d的 *输入控制参数的正确值。
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
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python深度学习的resnet50预训练模板,放在C:\Users\{用户名}\.keras\models下直接使用,免去下载慢烦恼
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keras-frcnn.zip_RCNN 分类_faster-rcnn_keras CNN resnet_keras frcn
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model weight in this repo https://github.com/fchollet/deep-learning-models Keras提供的预训练权重
inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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Keras的应用模块(keras.applications)提供了带有预训练权重的深度学习模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和微调(fine-tuning)。其中在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型包括inception_resnet_v2 ...
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由于国内网被档,在迁移学习的时候模型下载出错,这里提供在最常用的resnet模型权重下载,下载后直接放入模型文件夹即可使用,如有疑问直接私聊我,另在我博客也写了如何实现keras-resnet101网络的迁移学习,欢迎...
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop
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resnet50_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...
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