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CornerNet权重文件
CornerNet权重文件
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因为自己需要将CornerNet的权重上传过来，自己用而已，官网有下载链接
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CornerNet-Lite: Training, Evaluation and Testing Code预训练模型 CornerNet_Saccade_500000.pkl 文件附百度云下载地址 Software Requirement Python 3.7 PyTorch 1.0.0 CUDA 10 GCC 4.9.2 or above
CornerNet_Saccade_500000.7z.002
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CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理：CornerNet_Saccade_500000.7z.002,由于上传文件大小限制，拆分成三个文件001,002,003，全部下载后解压会自动合成CornerNet_Saccade_500000
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CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理
CornerNet_Saccade_500000.7z.001
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CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints文档与Pytorch源码
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密歇根大学Hei Law等人在发表ECCV2018的一篇论文，提出CornerNet模型预测目标边界框的左上角和右下角一对顶点，即 使用单一卷积模型生成热点图和连接矢量。
CenterTrack权重文件
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python demo.py tracking,ddd --load_model ../models/nuScenes_3Dtracking.pth --dataset nuscenes --pre_hm --track_thresh 0.1 --demo ../videos/nuscenes_mini.mp4 --test_focal_length 633
二分类权重文件
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二分类权重文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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yolov4.weight权重文件，上传分享！
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压缩包中共含有5个不同的权重文件，按大小升序排列为：yolov5n.pt，yolov5s.pt，yolov5m.pt，yolov5l.pt，yolov5x.pt，大家按照项目需求自行选择，权重文件大小越大，其精度越高，对应的检测速度越慢；相反权重文件大小越小，其精度略低，但检测速度较快。
keras-yolo3权重文件
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Exporting loaded COCO weights as TF checkpoint(yolov3.ckpt) and frozen graph (yolov3_gpu_nms.pb) .
yolov4权重文件资源
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用于训练自己制作的数据集的权重文件。。。。。。。。
pytorch yolov3权重文件
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pytorch yolov3权重文件，里面包含yolov3和yolov3-tiny两种权重文件：darknet53.conv.74和yolov3-tiny.conv.15
yolo权重文件
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3星 · 编辑精心推荐
如果觉得练时间太长，可以用中间自动保存的模型继续训练，中间自动保存模型，默认文件夹不改变的情况下在backup里面，训练命令为 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg yolo.weights
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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