预训练模型

最新推荐文章于 2025-04-22 14:33:49 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 图像处理 深度学习

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1.一文看懂迁移学习：怎样用预训练模型搞定深度学习？

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1571802900725107&wfr=spider&for=pc


2.TensorFlow VGG-16 预训练模型

http://blog.youkuaiyun.com/daydayup_668819/article/details/70225244

FaceNet官方预训练模型
04-26
Pre-trained models NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.有需要的可以下载
facenet预训练模型
05-10
facenet最新的预训练模型20180408-102900，从谷歌云盘直接搬运过来的！
一文读懂预训练模型（非常详细），大模型预训练看我这一篇就够了！
最新发布
m0_63171455的博客
04-22 1374
对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！通常而言，预训练好的网络参数，尤其是底层的网络参数，若抽取出特征跟具体任务越无关，越具备任务的通用性，所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大，实际可以不用使用，或者采用Fine-tuning用新数据集合清洗掉高层无关的特征抽取器。预训练模型是指在大规模数据集上预先进行训练的神经网络模型，通常在。
yoloV5预训练模型
10-14
yoloV5预训练模型，官方给的是谷歌网盘下载地址，下载速度较慢，压缩包包含yolov3-spp.pt，yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt 【实例截图】 【核心代码】 d55f0a42-a33d-498b-a3df-1cb4c0595e59 ├─...
NeRF-pytorch预训练模型
11-07
**标题解析：** "NeRF-pytorch预训练模型" 指的是基于PyTorch实现的Neural Radiance Fields (NeRF)的预训练模型集合。NeRF是一种先进的3D场景表示方法，通过学习神经网络来捕捉和重建场景的几何形状和颜色信息。 **...
yolo11预训练模型
11-09
使用预训练模型的优点在于，它们可以在新任务上进行微调，从而减少训练时间和计算资源的消耗，同时也因为有先前学习的知识，因此可以提高模型的准确性和泛化能力。 在描述中提到的文件名“yolo11l.pt、yolo11m.pt、...
deblurGAN V2预训练模型.zip
02-10
《深度学习图像去模糊技术：deblurGAN v2 预训练模型解析》 在现代数字图像处理领域，图像去模糊技术是一项至关重要的任务。它主要用于恢复由于相机抖动、运动模糊或者拍摄条件不佳等原因导致的模糊图像。deblurGAN...
YOLOv7预训练模型
11-14
YOLOv7预训练模型是计算机视觉领域中的一个重要进展，特别是在目标检测技术上。YOLO，全称为"You Only Look Once"，是一种实时的目标检测系统，以其高效和准确著称。自YOLOv1发布以来，该系列模型经过多次迭代改进，...
FaceNet 人脸识别 预训练模型 20170511-185253.zip
07-04
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20170511-185253 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.
FaceNet 人脸识别 预训练模型 20170512-110547.zip
07-04
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20170512-110547 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.
facenet预训练模型.rar
08-31
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型。NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.
FaceNet 人脸识别 预训练模型 20180408-102900.zip
07-04
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20180408-102900 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.
预训练模型是什么
qq_34425255的博客
03-15 5229
你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-training。之后，你又接收到一个类似的图像分类的任务。这时候，你可以直接使用之前保存下来的模型的参数来作为这一任务的初始化参数，然后在训练的过程中，依据结果不断进行一些修改。
什么是预训练模型
brucexia的专栏
05-23 795
如果你要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好网络结构的权重，通常能够进展得相当快，可以用这个作为预训练模型，然后转换到你感兴趣的任务上。有时候这些训练过程需要花费好几周，并且需要很多GPU，其他人已经做过了，并且经历了非常痛苦的寻最优过程，这就意味着你可以使用花费了别人好几周甚至几个月做出来的开源的权重参数，把它当作一个很好的初始化用在你自己的神经网络上，用迁移学习把公共的数据集知识迁移到你自己的问题上。有许多训练好的网络都可以下载。
下载EfficientNet预训练模型
在迁移学习中，研究者或开发者可以利用这些预训练模型作为起点，针对特定的任务进行微调，而不是从零开始训练模型，这样可以大大节省计算资源并缩短训练时间。 此外，描述中还提到了“找了半天才下载到的资源”，这...
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