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deeplabv2 vgg model
deeplabv2 vgg model
deeplabv2
vgg
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deeplab v2 vgg 预训练模型，在网络初始化时可以提高网络的精度。
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Deeplab-v2中vgg和resnet的模型文件
从官网下载的Deeplab-v2中vgg和resnet的模型文件，包括caffemodel以及prototxt
传送门：Deeplab预训练模型-附件资源
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deeplabv3plus在cityscapes数据集上的预训练模型
5星 · 资源好评率100%
一个语义分割网络deeplabv3plus在cityscapes数据集上的预训练模型，最好的效果。.ph文件
deeplabv3_resnet50_coco-cd0a2569.zip
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。
pytorch-deeplab-resnet：pytorch中的DeepLab resnet v2模型
pytorch-deeplab-resnet 模型实现。 deepLab-ResNet的体系结构已完全复制自caffe实现。 该体系结构可在多个比例（1x，0.75x，0.5x）上计算输入图像上的损耗。 在这三个等级上分别计算损失。 除了这3个损失外，在将3个标度上的输出得分图合并后，还会计算出一个损失。 将这4个损失相加以计算总损失。 更新 2017年7月18日 添加了另一个评估脚本eval
DeepLab v2在COCO-Stuff / PASCAL VOC上的PyTorch实施-Python开发
使用PyTorch的DeepLab非官方实现，可在COCO-Stuff 10k数据集上训练DeepLab v2（ResNet-101）。 DeepLab是用于语义图像分割的CNN架构之一。 COCO Stuff 10k是带有PyTorch的DeepLab的语义分割数据这是带有ResNet-101主干网的DeepLab v2 [1]的非官方PyTorch实现。 支持COCO-Stuff数据集[2]和
VGG model pre trainded for part two
vgg model zf 模型 part 1 part2 part3合在一起方可解压使用
VGG model trainded for use
VGG model trainded for use， 一共三个，第一个
Vgg16 model
vgg16 模型 用于初始训练，准确率非常高，可以直接将其封装到云平台中！
VGG16.v2.caffemodel part2
3星 · 编辑精心推荐
py-faster-rcnn ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh的VGG16.v2.caffemodel。全部下载完后放在同一文件夹后cat VGG16v2caffemodel.tar.gz.a*|tar -zxv
bring-old-photos-back-to-life 预训练模型checkpoints压缩包（1）
bring-old-photos-back-to-life Face_Enhance部分的预训练模型，直接下载速度太慢，所以在这里做备份
Python-在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现
4星 · 用户满意度95%
在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现
VGG-19模型.txt
里面有百度云链接，永久有效。
vgg 16 和19 的 prototxt
用于博客中卷积神经网络可视化部分vgg模型的参数包括vgg16 和vgg19
VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel part 2two
vgg model 1024 模型 part 1 part2 合在一起方可解压使用
VGG caffemodel trained on ILSVRC，及deploy文件
来自官网数据，绝对可靠，文件清单如下： VGG16.prototxt VGG19.prototxt VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel
VGG16.v2.caffemodel part1
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py-faster-rcnn ./data/scripts/fetch_imagenet_models.sh的VGG16.v2.caffemodel。全部下载完后放在同一文件夹后cat VGG16v2caffemodel.tar.gz.a*|tar -zxv
vgg-16 caffemodel
vgg-16的ssd-caffe的预训练模型.
VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel
4星 · 用户满意度95%
VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel，caffe-SSD下已经训练好的VGG模型文件，希望对大家有所帮助。
pytorch-deeplab-xception:PyTorch中的DeepLab v3 +模型。 支持不同的骨干网
pytorch-deeplab-xception 于2018/12/06更新。 提供在VOC和SBD数据集上训练的模型。 于2018/11/24更新。 发布最新版本的代码，该代码可以解决一些以前的问题，并增加对新主干和多GPU培训的支持。 有关以前的代码，请参见上previous分支 去做 支持不同的骨干网 支持VOC，SBD，城市景观和COCO数据集 多GPU训练 骨干 火车/评估系统
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人脸识别预训练模型VGGFace2--20180402-114759
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件太大（1.05G）需要百度网盘下载。 所有代码用Keras实现，覆盖猫狗识别的基础网络、...7.Model_VGG_fine_tuning.py 在 Model_VGG_Aug 的基础上对VGG网络的block5进行微调。 从3-4-5-6-7可以发现，网络的精度不断提升
opencv_contrib xfeatures2d vgg_generated_48(64,80,120).i
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opencv_contrib xfeatures2d vgg_generated_48(64,80,120).i 将文件复制到opencv_contrib-3.2.0/modules/xfeatures2d/src中
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