resnet50-0676ba61和resnet50-19c8e357预训练权重有什么区别

ResNet50-0676ba61和ResNet50-19c8e357是两个不同的预训练模型，它们的权重来源和训练数据集不同。
ResNet50-0676ba61预训练模型的权重是由在Places365数据集上进行训练得到的。Places365是一个大规模的场景分类数据集，包含365个不同的场景类别。
ResNet50-19c8e357预训练模型的权重是由在JFT-300M数据集上进行训练得到的。JFT-300M是一个大规模的互联网图像数据集，包含约300万张图像样本。
因此，这两个预训练模型的权重来源和训练数据集不同，它们主要用于不同的任务和应用场景。您可以根据具体的任务需求选择适合的预训练模型。

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pytorch中的resnet50-19c8e357预训练模型权重是由什么数据集训练的来的

抱歉，我之前的回答有误。PyTorch中的ResNet50-19c8e357预训练模型权重是由一个名为JFT-300M的大规模互联网图像数据集进行训练得到的。JFT-300M数据集包含了约300万张图像样本，用于训练各种计算机视觉任务。这些预训练权重可以在PyTorch中使用，以便在特定的图像相关任务中进行微调或迁移学习。感谢您指出错误，对此给您带来的困惑表示歉意。

pytorch中的resnet50-0676ba61预训练模型权重是由什么数据集训练的来的

PyTorch中的ResNet50-0676ba61预训练模型权重是由一个名为Places365数据集进行训练得到的。Places365数据集是一个大规模的场景分类数据集，包含了超过150万张图像样本，涵盖了365个不同的场景类别。ResNet50-0676ba61模型通过在Places365数据集上进行训练，学习了对各种场景的特征表示，并在场景分类任务中表现出色。这些预训练权重可以在PyTorch中使用，以便在特定的场景相关任务中进行微调或迁移学习。