ensemble-action-detection
需积分: 5 164 浏览量
2021-03-18
03:26:22
上传
评论
收藏 1.72MB ZIP 举报
ensemble-action-detection-master.zip （68个子文件） 
ensemble-action-detection-master 
sample.py 1KB train.py 1KB utils util.py 3KB __init__.py 0B metrics.py 1KB models cbam.py 4KB model_resnet.py 7KB bam.py 3KB test.py 4KB opts.py 2KB tf_logs events.out.tfevents.1615993897.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615997836.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993724.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615994032.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615998138.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993964.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615997872.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615998075.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615998094.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993693.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615997705.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993789.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615997851.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993655.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993557.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993986.Pranoy-2.local 0B events.out.tfevents.1615993838.Pranoy-2.local 0B images 
car_model.jpg 23KB
0007.png 26KB sample5.jpg 45KB 0016.png 28KB 0026.png 28KB 0013.png 29KB car.jpg 907KB 0005.png 30KB 0004.png 28KB sample.jpg 46KB cars.jpg 25KB 0017.png 28KB 0006.png 28KB sample1.jpg 98KB 0015.png 28KB 0025.png 28KB 0023.png 29KB 0024.png 29KB car_blue.jpg 45KB sample3.jpg 52KB sample6.jpg 45KB sample9.jpg 86KB 0027.png 30KB 0014.png 30KB 0003.png 29KB .vscode settings.json 38B main.py 4KB dataset.py 527B predict.py 2KB .idea misc.xml 1007B workspace.xml 22KB pytorch.iml 398B dictionaries pranoyr.xml 86B modules.xml 266B train.sh 105B datasets __init__.py 0B voc_dataset_custom.py 6KB predict.sh 58B validation.py 994B resave.py 2KB .gitignore 12B资源评论
世界在你心里
- 粉丝: 25
- 资源: 4574
最新资源
- Picasso_v3.1 2.ipa
- chromedriver-mac-arm64.zip
- 蓝zapro.apk
- chromedriver-linux64.zip
- UCAS研一深度学习实验-MNIST手写数字识别python源码+详细注释(高分项目)
- 基于Python和PyTorch框架完成的一个手写数字识别实验源码(带MINIST手写数字数据集)+详细注释(高分项目)
- 基于Matlab在MNIST数据集上利用CNN完成手写体数字识别任务，并实现单层CNN反向传播算法+源代码+文档说明(高分项目)
- NVIDIA驱动、CUDA和Pytorch及其依赖
- 基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明+详细注释(高分课程设计)
- html动态爱心代码一（附源码）
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
