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NanoDet-ncnn可直接安装使用的apk安装包
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ncnn
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ncnn-android-nanodet
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ncnn-android-nanodet NanoDet对象检测 这是一个示例ncnn android项目，它取决于ncnn库和opencv android apk文件下载 如何构建和运行 步骤1 下载ncnn-YYYYMMDD-android-vulkan.zip或自行为Android构建ncnn 将ncnn-YYYYMMDD-android-vulkan.zip解压缩到app / s
Android-ncnn.zip
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Android-ncnn.zip,ncnn是一种为移动平台优化的高性能神经网络推理框架。,安卓系统是谷歌在2008年设计和制造的。操作系统主要写在爪哇，C和C 的核心组件。它是在linux内核之上构建的，具有安全性优势。
ncnn进行Android手检测和姿势估计-C/C++开发
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官网下载好的nanodet-main，官网的太慢。
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NanoDet-ncnn-Jetson-Nano
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mobileFacenet-ncnn-update-mobilefacenet-ncnn.rar
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rife-ncnn-vulkan:RIFE，使用ncnn库实现的视频帧插值实时中间流估计
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nanodet-main.zip
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项目NanoDet，目标检测模型文件仅 1.8 MB 特点： 超轻量级：模型文件只有1.8 MB 超快速：在移动 ARM CPU 上达到 97fps(10.23ms) 训练友好：训练占用内存少。可设置Batch-size=80，在 GTX1060 6G上也可以训练。 ...
waifu2x_srmd-ncnn-vulkan-termux-binary:用于termux的预构建armv8 waifu2xsrmd-ncnn-vulkan二进制文件
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waifu2x_srmd-ncnn-vulkan-termux-binary 用于termux的预构建armv8 waifu2x / srmd / realsr-ncnn-vulkan二进制文件 用法：打开termux，克隆并享受！ 该命令与PC版本完全相同。 srmd-ncnn-vulkan的介绍： : ...
realsr-ncnn-vulkan:使用ncnn库实现RealSR超分辨率
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realsr-ncnn-vulkan使用作为通用神经网络推理框架。 下载适用于Intel / AMD / Nvidia GPU的Windows / Linux / MacOS可执行文件 该软件包包括所需的所有二进制文件和模型。 它是可移植的，因此不需要CUDA或Caffe...
用于视频插值的Flowframes Windows GUI-RIFE，DAIN-NCNN，CAIN-NCNN。-.NET开发
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用于视频插值的Flowframes Windows GUI-支持RIFE，RIFE-NCNN，DAIN-NCNN，CAIN-NCNN网络。 Flowframes-用于视频插值的Windows GUI Flowframes-用于视频插值的...使用Pytorch AI，某些AI网络在腾讯的NCNN框架上运行。
cain-ncnn-vulkan:CAIN，使用ncnn库实现视频帧插值只需要频道注意
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cain-ncnn-vulkan使用作为通用神经网络推理框架。下载适用于Intel / AMD / Nvidia GPU的Windows / Linux / MacOS可执行文件 该软件包包括所需的所有二进制文件和模型。 它是可移植的，因此不需要CUDA或PyTorch运行...
realesrgan-ncnn-vulkan.exe
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srmd-ncnn-vulkan:通过ncnn库实现SRMD超分辨率
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srmd-ncnn-vulkan使用作为通用神经网络推理框架。 下载适用于Intel / AMD / Nvidia GPU的Windows / Linux / MacOS可执行文件 该软件包包括所需的所有二进制文件和模型。 它是可移植的，因此不需要CUDA或Caffe运行...
waifu2x-ncnn-vulkan-python:这是修改了waifu2x-ncnn-vulkan项目，导出pyd给python使用
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waifu2x-ncnn-vulkan-python这是修改了waifu2x-ncnn-vulkan项目，导出pyd给python使用代码整理中
借助深度卷积神经网络对图片 & GIF & 视频进行超分辨率放大(即放大与降噪) 以及 对视频进行 插帧(即补帧).
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内置超分辨率算法: Waifu2x / SRMD / RealSR / Real-ESRGAN/ Real-CUGAN / Anime4K / ACNet 内置超分辨率引擎: Waifu2x-caffe / Waifu2x-converter / Waifu...rife-ncnn-vulkan / cain-ncnn-vulkan / dain-ncnn-vulkan
waifu2x-ncnn-vulkan：waifu2x转换器ncnn版本，在具有vulkan的intel amd nvidia GPU上快速运行
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waifu2x-ncnn-vulkan：waifu2x转换器ncnn版本，在具有vulkan的intel amd nvidia GPU上快速运行
waifu2x转换器ncnn版本，可在具有vulkan的intel / amd / nvidia GPU上快速运行-C/C++开发
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waifu2x-ncnn-vulkan使用ncnn项目作为通用神经网络推理框架。 下载waifu2x转换器的Dow waifu2x ncnn Vulkan ncnn实现。 借助Vulkan API在Intel / AMD / Nvidia上快速运行。 waifu2x-ncnn-vulkan使用ncnn项目作为通用...
Python-ncnn是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架
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ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。
cpp-ncnn版本的waifu2x使用vulkan可在intelamdnvidiaGPU上快速运行
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waifu2x converter ncnn version, runs fast on intel / amd / nvidia GPU with vulkan。 waifu2x 是一款专门针对二次元图片进行无损放大的工具。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
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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5星 · 资源好评率100%
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
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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5星 · 资源好评率100%
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
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集（VOC格式）
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
全新的SOTA模型YOLOv9
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI
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