深度学习实战

深度学习_21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签)

深度学习_21天实战Caffe + Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签) [深度学习——Caffe] 经典书籍，可学习查阅

caffe配套的深度学习PDF教程

caffe配套的深度学习PDF教程，包括监督学习，非监督学习，识别，检测等。

深度学习++Caffe之经典模型详解与实战

深度学习++Caffe之经典模型详解与实战，该书描述了Caffe中一些具体的wan网络结构，入门Caffe的必备工具。

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深度学习 Caffe之经典模型详解与实战.pdf高清版，看看吧

Caffe之经典模型详解与实战_tbz

Caffe之经典模型详解与实战 高清阴影版本，书籍是一本关于caffe实战的书，内容齐全。上传为PDF版，内容清晰，希望有助于大家学习参考。

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深度学习caffe模型与详解第17章代码.rar

深度学习caffe模型与详解第17章 Kaggle 项目实践 猫狗分类检测 章节的部分代码

21天实战Caffe-all in one

21天实战Caffe，赵永科著，清晰、完整版。本人看过的非常好的深度学习及caffe入门指导书籍

caffe-SSD网络预训练模型

这是一个SSD网络的预训练模型，在训练网络的时候你可能需要他

caffeModel.rar

DNN，深度学习使用到的配置文件, 基于OpenCV3.4.3，caffemodel

SSD caffe模型

基于caffe训练的SSD300x300物体检测模型，结合opencv一起使用。

resnet101 caffe 模型

残差resnet网络 caffe resnet101Imagenet pre-trained模型

深度学习-caffe案例-caffe_case.zip

caffe 深度学习（TYD），百度网盘无法下载部分caffe_case.zip

深度学习项目实战-关键点定位学习视频及代码

整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。 001、深度...

深度学习原理与算法++8大实战项目 附数据和代码

入门原理 顶级论文算法详解 Caffe使用案例 Tensorflow案例实战 强化学习实战 人脸检测项目实战 关键点定位项目实战 基于Tensorflow项目实战-StyleTransfer 基于Tensorflow项目实战-文本分类 Seq2Seq序列生模型 自然...

caffe网络模型各层详解(中文版).pdf

对caffe中网络模型的各个层的定义, 作用, 以及使用方法作了详细的介绍, 非常值得一看

caffe网络模型各层详解

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caffe网络模型各层详解(中文版)

caffe网络模型各层详解(中文版)，一份详细说明caffe prototxt的文档

tensorflow模型转换caffe模型 各种模型文件和转化预测代码和caffe网络详解

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Caffe网络模型详解

该文档详细介绍了caffe框架中的数据层、视觉层(CNN等)、激活层、以及solver配置及优化，Blob等基础概念。是深度学习初学者很好的参考文档。

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

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-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

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

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

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

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

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多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

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）

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 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度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 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现