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Emogen训练后的权重文件
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资源推荐
资源评论
用PyTorch实现MNIST手写数字识别对应源码文件
5星 · 资源好评率100%
博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851
基于行人检测的YOLOv8算法+全套代码
5星 · 资源好评率100%
结合原作者代码和文档，并基于自己的理解重新绘制的可读性更高更易理解的文档，并自己重写的项目代码，注释完整清晰。 代码可读性高,可直接使用。 yolov8 - yolov8 代码 - checkpoints best.pth - data classes.txt train.txt - dataset dataloader_yolov8.p
行人跌倒数据集（VOC格式）
5星 · 资源好评率100%
行人跌倒数据集（VOC格式）
哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-20230306-94页.pdf
5星 · 资源好评率100%
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
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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。
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
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
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
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
zotero翻译插件.xpi
5星 · 资源好评率100%
2023/9/2 更新
YOLOv5 人脸口罩图片数据集
5星 · 资源好评率100%
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。
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
5星 · 资源好评率100%
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。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频
5星 · 资源好评率100%
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cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip
5星 · 资源好评率100%
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 本文件是cudnn-7.6.5的文件，可以用来解决一些tensorflow无法加载某些文件的问题
深度学习实验报告5-循环神经网络实验
5星 · 资源好评率100%
源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括h
zotero 插件分享 茉莉花压缩包
zotero 茉莉花神器~
Visio画的卷积神经网络结构图模板
该资源采用Visio绘图软件制作，包含卷积池化操作的绘图，以及线性层的绘图。供各位网友参考。
YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型+教学视频
5星 · 资源好评率100%
交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理
YOLO数据集数据增强代码
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。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现
4星 · 用户满意度95%
RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合
download-NEU-DET
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LabVIEW AI Vision(LabVIEW AI视觉工具包)
5星 · 资源好评率100%
使用LabVIEW调用opencv和深度学习模型的工具包（非NI Vision），可直接调用摄像头进行图像采集。简单易于上手。提供包括2d视觉、3d视觉在内的数十个范例，并附送ResNet、语义分割、yolov3/v4/v5、姿态识别等多种模型的源代码。可直接进行深度学习开发！
AI 翻唱必备神器！So-VITS-SVC 一键安装包下载
最近AI孙燕姿大火，网上出现了很多高清的翻唱歌曲，可以说翻唱效果和原唱一模一样，其实就是so-vits-svc这个工具的产物，它可以将一首歌的音色换成另外一个人的音色，就像这首歌被别人翻唱了一样。大致实现原理就是，使用so-vits-svc这个工具先提取出你的声音的音色训练成模型，然后提取某个歌曲去音效的人声，通过so-vits-svc将原歌曲人声转换成你的人声，再配上音效，这样这首歌就翻唱完成了
LSTM预测实验中用到的航班数据集
数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。
人体姿态检测
4星 · 用户满意度95%
Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514
YOLOV5手势识别数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频
5星 · 资源好评率100%
1.目标检测格式数据集，标签为yolo的txt格式 2.手势识别数据集，支持[ 'A', 'number 7', 'D', 'I', 'L', 'V', 'W', 'Y', 'I love you', 'number 5' ]10种手势的识别 3. 提供3组训练好的YOLOV5模型 4.代码中包含图形化界面 5.提供B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1
基于YOLOv5实现垃圾分类目标检测
5星 · 资源好评率100%
本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YO
小目标数据集 资源中txt提供了百度网盘下载链接，直接下载即可
5星 · 资源好评率100%
广大粉丝要求，今特上传无人机检测领域内的小目标数据集。数据集中包含相关的图像和每张图片所对应的标注好的真实标签。特点：1、图片的原始像素高。2、待检测目标的像素基本在20x20-40x40。全部整理到网盘，可自行下载即可 格式：trainset (1.44 GB) valset (0.07 GB) testset-dev (0.28 GB)
YOLOV5电线绝缘子缺陷检测数据集+代码+模型+视频讲解
5星 · 资源好评率100%
绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准
PID仿真实验报告（含simulink仿真文件）
5星 · 资源好评率100%
压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284
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