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SSD_300x300.tar.gz 评分:

VGG_VOC0712_SSD_300*300_iter_800000.caffemode,depLoy.prototxt,sovler.prototxt,test.prototxt

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2020-01-14 上传 大小:188.35MB
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models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.tar.gz

已训练好的VGGNet模型可导入直接使用。具体使用说明可参考https://blog.csdn.net/u010677365/article/details/80881040。

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models_VGGNet_ILSVRC2016_SSD_300x300.tar.gz

caffe_ssd训练的模型文件,原地址下载太慢 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

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ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz

ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz

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models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_300x300_ft.tar.gz

ssd模型文件,caffe_ssd_microsoft工程可以直接进行测试 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd原地址

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SSD-Caffe models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512.tar.gz

1、SSD算法已训练好的模型,找国外同学下载的官方模型,基于VOC2007+VOC2012训练的版本,包括SSD512已训练的模型。 models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512.tar.gz 注意:此为ssd-caffe模型 2、对应的官方下载地址 We have provided the latest models that are trained from different datasets. To help reproduce the results in Table 6, most models contain a pretrained .caffe

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ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz

https://gitee.com/chde222/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md中的ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz模型

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ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz

ssd_mobilenet_v1_coco https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

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caffe-ssd-jetson-cuda10.tar.gz

这个是经过我测试的caffe-ssd的weiliu89的github的源码,经过修改支持最新的jetpack4.2以上。经编译可以训练,详细过程可参考我的博客。 PS:这里说一下,在jetson平台上,如果是cuda10,ubuntu18.04的话,用weiliu89的caffe-ssd的源码编译后是无法训练的,但是可以在jetson平台cuda9下正常训练。所以我更新了cudnn相关的文件以支持cuda10。这里提供下载,方便大家。

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caffe-ssd.tar.gz

caffe -ssd工程,需要自己编译,运行,可以更改makefile里的文件,进行python选择

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models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD.zip

ssd caffe训练模型,models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_300x300.tar.gz和models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512_ft.tar,网上其他人上传的积分太多,很坑,果断下载给大家。

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leveldb-1.5.0.tar.gz

Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,版本1.2已能支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写。在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写。大家都知道传统磁盘raid的顺序读写吞吐量是很大的,100M左右是没有问题。在写日志文件的时候,用到是buffer IO,也就是说如果

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models.tar.gz

已经预训练的TensorflowLite模型文件,能够在edgeTPU上直接调用运行,里面包括model和标签。 样例文件名:mobilenet_ssd_v2_face_quant_postproce.tflite pet_labels.txt

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opencv3.4.0的CMake需联外网下载的.cache文件夹内容(ippicv等)

opencv3.3.1 CMake需下载的.cache文件夹 .cache │ .gitignore │ ├─data │ 7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat │ ├─dnn_face_detector │ afbb6037fd180e8d2acb3b58ca737b9e-res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel │ ├─ippicv │ 4e0352ce96473837b1d671ce87f17359-ippicv_2017u3_lnx_int

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cat.tar.gz

目标检测数据集,使用labelimg标记,猫数据集,包含影像标记xml,以及分类test和train四类txt文件。可用于进行目标检测相关网络如faster rcnn,ssd的学习使用数据

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raccon.tar.gz

目标检测数据集,使用labelimg标记,200张小浣熊数据集,包含影像标记xml,以及分类test和train四类txt文件。可用于进行目标检测相关网络如faster rcnn,ssd的学习使用数据

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ffmpeg、ippicv等

Cmake编译opencv卡在Download: opencv_ffmpeg.dll ----------------------------------------------------------------------------- Cmake编译Opencv时因为网络问题ffmpeg、ippicv等内容可能会下载失败导致编译不完全。 ---------------------------------------------------------------------------- 解压后将.cache文件夹放到sources下即可,以下为压缩包中包含的内容。 ----------

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linux FIO

1. 解压 FIO安装包tar –xvf fio-2.0.7.tar.gz 到centos i686任意路径 2. 安装gcc编译器: Yum –y install gcc 3. 安装 libaio 库 : yum install libaio-devel 4. Make clean 5. Make 6. Make install 7. Fio –filename =/media/ssd1/test/ssd.test –directory=/media/ssd1 –size=5g -direct=1 –iodepth =4 -ioengine=libaio –numjobs=1 -

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cat+plane.tar.gz

目标检测数据集,使用labelimg标记,有飞机和猫两类,包含影像标记xml,以及分类test和train四类txt文件。可用于进行目标检测相关网络如faster rcnn,ssd的学习使用数据

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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qBittorrent插件集合(22个)

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