- 博客(0)
- 资源 (6)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
yolov4.weights
github上的yolov4模型,网址是https://github.com/AlexeyAB/darknet,原下载地址https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT
2020-04-24
vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
VGG19模型,权重由ImageNet训练而来
该模型再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
2019-10-24
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5
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
2019-10-24
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快,准确率高,参数不多
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
2019-10-24
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5
resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5 速度快,准确率高,参数不多
2019-10-24
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 速度快,准确率高,参数不多
2019-10-24
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人