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ICDAR2015-word-images数据集
ICDAR2015-word-images数据集
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ICDAR2015_word_images，英文OCR数据集，包括训练集和测试集。
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ICDAR2015数据集.zip
浏览：61
5星 · 资源好评率100%
ICDAR 2015 (1000 training images + 500 testing images)亲测好用，挺不错的资源，需要的人，就快来下载吧！很有用的！
ICDAR2015数据集
浏览：99
ICDAR 2015 数据集，包含测试集 ，训练集， 测试GT, 训练GT 欢迎下载 ICDAR 2015 数据集，包含测试集 ，训练集， 测试GT, 训练GT ICDAR 2015 数据集，包含测试集 ，训练集， 测试GT, 训练GT
ICDAR2015训练测试数据集
浏览：194
3星 · 编辑精心推荐
ICDAR2015数据集，包含1000张训练样本和500张测试样本。
ICDAR 2015.zip
浏览：51
icdar2015 自然场景数据集，包括测试集的ground truth。该数据集可用于pixellink，textsnake，psenet的训练和测试使用，是ocr研究开发者的必备数据集。
ICDAR2015 ocr 场景文本识别lmdb格式数据集
浏览：90
Imdb格式的ICDAR2015数据集 相关的制作、使用代码可见博客 https://blog.csdn.net/zhaominyiz/article/details/104834770
ICDAR 2015 dataset
浏览：34
ICDAR 2015数据集是ICDAR于2015年举办的场景文本检测竞赛中使用的官方数据集，包含了1000张训练图和500张测试图。
文本识别数据集ICDAR2015.zip
浏览：198
5星 · 资源好评率100%
文本识别数据集：ICDAR2015 训练集4468张 测试集2077 标签中都是每张图片上对应的单词 train.txt和test.txt都是过滤之后的标签（去掉符号和小于3个字符的） 另外两个标签是原版标签没有进行任何过滤 可自行在前面...
icdar2015文字检测与识别数据集.7z
浏览：119
包含Text Location 2015 和 Word Recognition 2015数据集 (包括训练数据集与测试数据集)
icdar2015.rar
浏览：17
icdar2015,比赛数据集,文本识别,文本检测
ICDAR2013数据集 下载
浏览：58
4星 · 用户满意度95%
ICDAR数据集，完整下载 包括end-to-end/text localization/text segmentation/word recognition
ICDAR2015+2017数据集
浏览：131
ICDAR2015数据集 International Conference on Document Analysis and Recognition 场景文字检测与识别 Including 1000 training images + 500 testing images
icdar2015 测试集label
浏览：69
icdar2015 测试集label，下载自官网，csdn上其他的都只提供了测试集的图片，没有gt
ICDAR2015.zip数据集
浏览：133
4星 · 用户满意度95%
ICDAR 2015完整数据库，包括训练数据集和测试数据集。官网可以免费下载，但需要注册，下载速度很慢，这里上传，方便大家快速下载。
ICDAR2017数据集说明
浏览：166
ICDAR2017数据集说明，包括数据集分类，相关数据的说明，标注格式等。
文本识别数据集ICDAR2013.zip
浏览：138
文本识别数据集：ICDAR2013 训练集848张 测试集 1095 标签中都是每张图片上对应的单词 train.txt和test.txt都是过滤之后的标签（去掉符号和小于3个字符的） 另外两个标签是原版标签没有进行任何过滤 可自行在前面...
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
浏览：199
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
浏览：172
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
浏览：70
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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5星 · 资源好评率100%
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
浏览：177
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
浏览：179
5星 · 资源好评率100%
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
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
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
浏览：60
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。
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
zotero翻译插件.xpi
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2023/9/2 更新
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ICDAR2015_word_images.zip
（2个子文件）
ICDAR2015_word_images
ch4_test_word_images_gt.zip
21.1MB
ch4_training_word_images_gt.zip
39.58MB
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