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#9 · 主分类： 模型动物园与中心

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深度学习网络训练沙盒

项目最后更新：09/06/24

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3.0K

Forks数量

551

贡献者数量

3

许可证

MIT

收录理由

如果你经常构建计算机视觉系统，并且习惯复用预训练骨干网络，这个项目能省去不少样板代码。它提供了干净的、可直接 pip 安装的包，覆盖 PyTorch、TensorFlow 1.x/2.x、Keras、MXNet/Gluon 和 Chainer，每个包都包含大量分类、分割、检测和姿态估计模型。ImageNet、CIFAR、Cityscapes、COCO 等数据集的预训练权重会在实例化模型时自动加载，你不需要手动下载再映射权重文件。由于同一套架构在多个框架间保持一致，当你需要在不同生态之间移植模型，或者想验证不同后端下训练行为是否一致时，它也是一个方便的参考。主仓库还附带训练和评估脚本，适合那些不满足于直接使用现成检查点的用户。

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