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其中的engine.py、utils.py、transforms.py、coco_utils.py、coco_eval.py我们会用到，把这些文件下载下来。model = torch.load(r''''''''保存路径\modelname.pkl'''''''')device = torch.device(''''''''cuda''''''... 阅26 转0 评0 公众公开 21-04-09 19:46 |
吴恩达团队新研究：在ImageNet上优化的模型，真的能更好胜任医学影像任务吗？由此，可得出以下结论， ImageNet 和 CheXpert 的性能之间无关，所以在 ImageNet 上成功的模型不一定在 CheXpert 上仍然成功。换句话说，ImageNet 性能与 CheXpert 性能之间的关系远弱于 ImageNet 性能与各种自然图像任务性能之间的关系。（2）模型架构的选择很重要... 阅66 转0 评0 公众公开 21-02-21 15:58 |
