人脸检测算法预训练模型
提供以下预训练模型供选择：
SCRFD_10G (shape640×640, shape1280×1280)
SCRFD_10G_KPS (shape640×640, shape1280×1280)
预训练模型
当前话题为您枚举了最新的预训练模型。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
CLIP ViT-32 预训练模型
CLIP ViT-32 是一种基于 Vision Transformer (ViT) 架构的预训练模型，图像编码器部分采用了 ViT-32 结构。该模型在大量的图像-文本对数据集上进行训练，能够学习到图像和文本之间的语义对应关系，可用于图像分类、图像检索、文本到图像生成等多种任务。
BARTpho越南语预训练序列到序列模型
两个BARTpho版本，是第一个为越南语预训练的公共大规模单语序列到序列模型。BARTpho使用序列到序列去噪模型BART的“大型”架构和预训练方案，因此特别适用于生成式NLP任务。越南语文本摘要下游任务的实验表明，在自动和人工评估中，BARTpho的性能优于强大的基线mBART，并提高了最先进的水
两个facenet框架人脸识别预训练模型
两个预训练模型分别是20180402-114759和20180408-102900。
AliceMind是业界领先的预训练语言模型体系
AliceMind是业界领先的预训练语言模型体系。该存储库提供由阿里巴巴MinD（达摩机器智能）实验室开发的预训练编码器-解码器模型及其相关优化技术。
摄像头目标检测：使用 PyTorch 预训练 Faster RCNN 模型
使用 PyTorch 预训练的 Faster RCNN 模型，通过摄像头进行目标检测。步骤详细且易于理解，代码简洁。
rq-vae预训练模型ffhq数据集part1
rq-vae预训练模型ffhq数据集part1
大模型Agent训练方法
大模型Agent的训练方法是一种通过代理模型来优化和改进大模型的技术。此方法通过在训练过程中利用代理模型进行预测和调整，逐步提高大模型的性能。具体步骤包括数据预处理、模型初始化、代理模型的训练和评估、大模型的优化迭代等。通过反复训练和优化，可以显著提升大模型的预测精度和泛化能力。
Stylized Neural Painting 模型训练指南
该指南介绍了如何使用 GitHub 项目 styled-neural-painting 训练神经绘画模型。该指南涵盖了数据准备、模型架构和训练过程等关键步骤。
https://github.com/PlayVoice/so-vits-svc预训练文件
https://github.com/PlayVoice/so-vits-svc预训练文件