FCOS预训练模型（R-50-1x）

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

ChatGPT预训练模型是由深度神经网络组成的多层网络，其采用Transformer模型来建立词与词之间的复杂关系。Transformer模型主要由Encoder和Decoder两部分组成，并通过监督

使用DRealSR进行训练，提高模型的分辨率并改善图像清晰度，适用于视觉任务的各个方面。

当神经网络具有许多参数时,它们的效果最佳,这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是,这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程,需要几天甚至几周的时间,因此

迁移学习从根本上改变了自然语言处理(NLP)的处理范式。许多最先进的模型首先在大型文本语料库上进行预先训练,然后在下游任务上进行微调。

ResNet_SSD网络的VOC预训练模型

主要介绍了Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作,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

VGG_SSD网络的VOC预训练模型

目前预训练模型在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本报告的内容主要涵盖以下4部分内容:1)预训练模型的原理介绍,包括模型结构、学习准则、发展历程等;2)预训练模型的迁移方法:包括如何通过任务转换、多步

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