wide_resnet50_2
时间: 2023-08-04 18:05:15 浏览: 90
wide_resnet50_2 是一个深度学习模型,它是 Wide Residual Networks 的一个变种。Wide Residual Networks 是由 Kaiming He 和 Xiangyu Zhang 等人于2016年提出的一种卷积神经网络结构,它在 ResNet 的基础上增加了网络的宽度,即增加了每个层的卷积核数量。
wide_resnet50_2 是 Wide Residual Networks 结构中的一个具体实现,它具有50层,并且每个层都有两个卷积核。由于增加了网络的宽度,wide_resnet50_2 在一些图像分类和目标检测任务中具有更好的性能。
这个模型在计算机视觉领域中被广泛应用,常用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
相关问题
models.wide_resnet50_2
models.wide_resnet50_2 是一个预训练的深度学习模型,它是 Wide Residual Networks 的一种变体。Wide Residual Networks 是一种用于图像分类任务的卷积神经网络架构。它在 ResNet 的基础上增加了更多的通道数,以增加模型的宽度,并且通过残差连接来减轻梯度消失问题。wide_resnet50_2具有50层,并且是一个相对较宽的模型。在许多计算机视觉任务中,它被广泛应用于特征提取和分类。
wide_resnet101_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet101_2-32ee1156.pth
要下载预训练的 `wide_resnet101_2` 模型,你可以使用 `torchvision.models` 中的 `wide_resnet101_2` 函数,并设置 `pretrained=True` 参数。PyTorch 会自动下载并加载预训练模型。
以下是一个示例代码:
```python
import torchvision.models as models
# 下载并加载预训练的 wide_resnet101_2 模型
model = models.wide_resnet101_2(pretrained=True)
```
这样,`model` 就是预训练的 `wide_resnet101_2` 模型。你可以在后续的代码中使用它来进行推断或进行微调。
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