请问我将yolo中的backbone用shufflenet替换以后，训练应该用哪个的预训练权重？我两个都试过了，但precision和recall基本都是从0开始的
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- 2022-05-16 19:07晴明大大的博客 很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。 注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！ 1、.pt...
- 2022-02-22 14:02这些预训练权重使得开发者可以直接在自己的任务上使用，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 预训练权重文件（如efficientnet-b7-dcc49843.pth等）是已经在一个大型数据集（如ImageNet）上训练好的...
- 2020-09-20 18:57在PyTorch中，如果您的模型结构与预训练模型完全一致，可以直接加载预训练权重。这通常通过`load_state_dict()`函数实现，它接受一个字典，这个字典包含了模型的权重和偏差。例如： ```python my_resnet = MyResNet...
- 2020-09-18 19:41在PyTorch中，构建神经网络模型时，我们经常需要在现有的网络结构中添加自定义的可训练参数，或者对预训练模型的权重进行调整以适应新的任务。以下是如何在PyTorch中实现这些操作的具体步骤。 首先，要添加一个新的...
- 2024-09-21 23:13HollY不清醒的博客 在我们复现神经网络相关论文，或者自己做实验时通常会加入新模块或自己修改网络结构，这个时候如果加载网络原先的预训练权重会导致和自己模型的参数不匹配，但我们在训练自己的模型时希望能保留预训练权重，因此可以...
- 2022-10-08 16:19IRevers的博客 PyTorch 加载预训练权重
- 2023-04-17 13:39为了利用预训练权重，我们需要过滤掉不匹配的层。首先，加载预训练模型的权重字典，然后与当前模型的权重字典进行比较，只保留匹配的部分： ```python pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet...
- 2023-10-23 20:22W1koruy的博客 代码示例展示了如何使用预训练权重初始化ConvNeXt V2 base模型，并替换最后的分类层以适应特定任务。加载过程包括：1) 创建基础模型；2) 加载预训练权重；3) 过滤匹配的模型参数；4) 更新分类头层。这种方法有效利用...
- 2023-04-20 10:57ViperL1的博客 一种自适应pytorch预训练文件转换函数
- 2021-02-18 14:34在使用这些模型时，开发者可以通过加载相应的预训练权重，然后在自己的数据集上进行微调，以解决分类、检测、分割等计算机视觉任务。 在Python环境中，利用PyTorch库加载预训练模型的代码可能如下： ```python ...
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