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squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels
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权重文件 squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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这有两个文件，分别为inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5， inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 可用于keras，tensorflow.keras，特征提取与迁移学习
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models...
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mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.0_192_no_top.h5,mobilenetv2 tf.keras预训练模型，可用于迁移学习。
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resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快，准确率高，参数不多 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入...
mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.4_224_no_top.h5
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mobilenet_v2在imagrnet上的预训练权重文件：mobilenet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_1.4_224_no_top.h5
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update.zip Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models ...
xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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官方h5权重文件，xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 windows用户直接将文件放置在：C:\Users\用户名\.keras\models 下即可。官方GitHub下载速度慢，给需要的朋友...
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densenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 模型，亲测有用
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mobilenetv2预训练模型(keras版的imagenet预训练模型)，no_top版本，一般用于迁移学习。
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
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
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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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
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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CIFAR10数据集免费下载
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完全免费 下载解压就用 可以打开
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。
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
zotero翻译插件.xpi
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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
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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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