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yolov3数据增强实现
yolov3数据增强实现
yolov3目标检测
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yolov3数据增强实现
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Data-Augmentation-in-YOLOv3:带有数据扩充策略的另一个Yolo实现
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用于热光谱中目标检测的数据增强策略 该存储库来自出色工作pytorch-yolov3。 但是，此存储库已更改许多文件和功能，供我们研究使用。 如何运行此存储库 将此存储库下载或克隆到您的计算机。 如果需要，请安装一些基本要求。 下载文件，并将其放在“ weights”目录中。 打开终端，并根据功能运行以下命令： 注意，所有这些说明均适用于Linux环境（对于Windows，您应访问原始存储
数据集增强程序
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对一组数据按步长为1，一次截取固定长度的数据，对于大量数据集可以进行批量处理并保存
YOLOv3改进方法增加特征尺度和训练层数-附件资源
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【YOLO初探】之 keras-yolov3训练自己数据集第三部分
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该资源是我的博客《【YOLO初探】之 keras-yolov3训练自己数据集》代码的第三部分的内容。内容包括我自己数据集。加上第二、一部分的内容，就可以之家运行，请参看博客文章
睿智的目标检测28——YoloV4当中的Mosaic数据增强方法
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yolov3.pytorch:YOLO v3的PyTorch实现，包括培训和测试，并且可以适用于用户定义的数据集
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Auto_maker:大家好，这是cv调包侠开源原创项目，您可以特别方便地通过我的auto-Maker实现目标检测数据集的实时生成，包括：实时数据采集、自动标注、转换、增强，并可以直接进行yolov3、yolov4、yolov5、eficientdet等，它可以直接导出到onnx，通过openvino和tensor-RT加速，除了检测外，还支持分类算法，可以在一分钟内完成图像的智能分类。欢迎来star Hello everyone, this is me
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【效率提高10倍项目原创发布！】深度学习数据自动标注器开源 目标检测和图像分类（高精度高效率） 数据标注费时费力，又费钱！深谙其苦的我开发了这个项目。（如果想快速使用请看前半部分） 大家好，我是大家的好朋友~ cv调包侠，深度学习算法攻城狮（实习僧）一枚， 下面我将诚心地发布一个自己的原创：Auto_maker! 他能干什么？ 大家可以特别方便地通过我的Auto_maker 实现目标检测数据集的实
yolo离线数据增强代码
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yolo数据集的数据增强 可实现带标签扩增
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Support data enhancement when there are few data sets（支持数据集较少的情况进行数据增强，包含随机的多种变化） 这是数据集扩增的一个小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下能够进行变化...
labelme数据增强
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在终端中运行命令python a.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片 在终端中运行python labelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn 和faster-rcnn 等的输入...
python进行数据增强
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python进行数据增强，通过裁剪、旋转、翻转、增加噪声、变暗、变亮等操作，能对数据集进行30倍的扩充。无需修改，直接可用，只需改变文件路径名即可。
图像数据增强
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图像数据增强，包括旋转，颜色变暗，变量，镜像等等，基于python，可进行批量图像处理。保证可用，好用。对于做深度学习特别好用。
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
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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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。
zotero翻译插件.xpi
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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
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
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
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。
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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
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