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online-vitl-vipseg-563.z01
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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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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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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
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
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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5星 · 资源好评率100%
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
行人跌倒数据集（VOC格式）
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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）
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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
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
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里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可
zotero翻译插件.xpi
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2023/9/2 更新
Informer模型实战案例(代码+数据集+参数讲解)
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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的
基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码
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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中
YOLOv5 人脸口罩图片数据集
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约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。
YOLOv8改进，融合Gold-YOLO Neck
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哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-20230306-94页.pdf
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2022年11月30日，OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力，它可以很好地理解用户意图，做到有效的多轮沟通，并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT上线后，5天活跃用户数高达100万，2个月活跃用户数已达1个亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外，ChatGPT还
皮肤病语义分割数据集+代码+unet模型 2000张标注好的数据+教学视频
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兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
YOLO数据集数据增强代码
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资源内是YOLO数据集数据增强代码，含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码，并可实现带标签扩增。 内含教程，非常简单易上手。
YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频
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labelme v5.3.1 （2023年8月新版本，双击打开即用）
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Labelme是一个开源的图像标注工具，由麻省理工学院（MIT）开发。它是一个在线的JavaScript工具，可以在任何地方使用，无需在电脑中安装大型数据集。此外，Labelme也可以在PyCharm中运行，方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如，可以通过修改相应的.py文件来实现汉化，将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外，Labelme的界面开发使用了图形开发工
zotero 插件分享 茉莉花压缩包
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zotero 茉莉花神器~
YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
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这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集，旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型，专注于实现高效准确的物体追踪功能，并且适用于各种现实场景。此外，还附带了用于训练和测试的数据集，这些数据集经过精心选择和预处理，以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者，还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者，
nhit完整源码+论文学习
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神经网络预测的最新进展加速了大规模预测系统的性能。然而，长时序预测仍然是一项非常艰巨的任务。困扰该任务的两个常见挑战是预测的波动及其计算复杂性。我们提出了N-HiTS，该模型通过结合新的分层插值和多频率数据采样技术来解决挑战。这些技术使提出的方法能够顺序组装其预测，在分解输入信号并合成预测的同时，强调了不同频率和尺度的组件。我们证明，在平稳性的情况下，分层插值技术可以有效地近似任意长的视野。此外，
基与yoloV8姿态检测实现坐、站立、跌倒姿态推理评估(含源代码)
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目标检测模型，典型代表有YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接回归出区域框坐标和物体类别，具有快速的识别速度和与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基与yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒、坐的姿 态估计。
时间序列预测：基于PyTorch框架的循环神经网络（RNN）实现销量预测
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包含完整代码和数据集。 文件说明博客地址：https://blog.csdn.net/MacWx/article/details/138196112 主要过程如下： 1、首先读取数据集csv文件，读取每天每个地区的销量数据，整理为按照地区分类的销量数据csv文件，并且将每天的销量数据合并为以周（星期）为单位的销量汇总数据。以下代码实现都是按照周进行预测的，比如说可以预测未来1周，2周，3周...等
Unet++舌象图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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5星 · 资源好评率100%
舌象分割在中医舌诊中具有重要的意义。舌诊是中医通过观察舌象了解人体生理功能和病理变化的一种诊断方法。舌象分割是将舌面划分为不同的区域，每个区域对应着不同的脏腑和病理变化。 UNet++，它是一种深度监督的编码器-解码器网络，通过一系列嵌套的密集跳跃连接将编码器和解码器子网连接起来。UNet++的设计目标是减少编码器和解码器子网特征图之间的语义差距，使得优化器在面对语义相似的特征图时，学习任务变得更
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