PointRCNN.pth

可以从官网加载预训练好的模型: import torchvision.models as models model = models.vgg16(pretrained = True) print(mo

osnet_ibn_x1_0_imagenet.pth,下载自:'osnet_ibn_x1_0': 'https://drive.google.com/uc?id=1sr90V6irlYYDd4_4I

resnet34_ibn_a-94bc1577.pth,下载自:https://github.com/XingangPan/IBN-Net/releases/download/v1.0/resnet3

url='http://drive.google.com/uc?id=0B9P1L--7Wd2vT0FtdThWREhjNkU' 从googledrive中下载的FCN8s的预训练参数，上传到百度网

深度学习目标检测efficientdet主干网e络（backbone）efficientnetb0.pth权重文件

今天小编就为大家分享一篇Pytorch .pth权重文件的使用解析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

用于CrowdDetection算法实现的网络权重。 旷世研究院在CVPR2020上发表的论文《Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple

Centernethourglass基于coco数据集训练出来的模型文件ctdet_coco_hg.pth的第一部分part1，用作为Centernet训练用的预训练模型

ssd300_mAP_77.43_v2.pth

pytorch官方预训练模型：se_resnet50-ce0d4300.pth，亲测可用