- YOLOv5大小:756MB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。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。5 1w+浏览免费
- cudnn大小:260MBCould 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5 1w+浏览免费
- 软件/插件大小:102KB2023/9/2 更新2023/9/2 更新4 1w+浏览免费
- 深度学习大小:62MB行人跌倒数据集(VOC格式)行人跌倒数据集(VOC格式)5 7775浏览免费
- opencv大小:199MB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!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!5 9949浏览免费
- lstm大小:142KB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/1093668950 5372浏览免费
- 目标检测大小:294MB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。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。4 4946浏览免费
- 数据集大小:837B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。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。3 7440浏览免费
- 数据集大小:231MB手把手教物体检测用到的数据集手把手教物体检测用到的数据集5 6625浏览免费
- 深度学习大小:3MB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。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。0 2474浏览免费
- pytorch大小:69KBUnet通常应用到单类别的语义分割,经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客:https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722Unet通常应用到单类别的语义分割,经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客:https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/1123837221 1w+浏览免费
- yolov8大小:367MByolov8(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=1001.2014.3001.5501yolov8(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=1001.2014.3001.55015 3095浏览免费
- 源码软件大小:26MBdownload-NEU-DETdownload-NEU-DET0 3165浏览免费
- asr大小:251MB对语音识别结果加上标点符号,使用教程:https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article/details/122474859对语音识别结果加上标点符号,使用教程:https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article/details/1224748590 3182浏览免费
- tensorflow大小:163MBCUDA11需要的文件CUDA11需要的文件1 6193浏览免费
- paddlepaddle大小:483MBPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练aishell数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeechPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练aishell数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech5 3958浏览免费
- matlab大小:21MB由于MATLAB版本的问题,有的同学下载之后可能出错,不保证个别版本出错呀 包含BP和CNN程序。不依赖任何库,包含MNIST数据,BP网络可达到98.3%的识别率,CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时,关于CNN的程序介绍:https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691由于MATLAB版本的问题,有的同学下载之后可能出错,不保证个别版本出错呀 包含BP和CNN程序。不依赖任何库,包含MNIST数据,BP网络可达到98.3%的识别率,CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时,关于CNN的程序介绍:https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/797146910 7347浏览免费
- 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还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注,使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步,将对搜索引擎构成巨大的挑战,甚至将取代很多人的工作,更将颠覆很多领域和行业。5 5355浏览免费
- python大小:49BCNN算法分类 1、 特征提取流程: 详细见代码cnews_loader.py。 其中定义了以下函数,即为其整体流程。主要目的就是把文本转为词向量,建立id对应,因为只有数字才能计算。CNN算法分类 1、 特征提取流程: 详细见代码cnews_loader.py。 其中定义了以下函数,即为其整体流程。主要目的就是把文本转为词向量,建立id对应,因为只有数字才能计算。1 5493浏览免费
- matlab大小:281KB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_209362845 2708浏览免费
- paddlepaddle大小:622MBPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练thchs30数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeechPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练thchs30数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech3 3058浏览免费
- pytorch大小:27MB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5 2295浏览免费
- 目标检测大小:26MBFasterRcnn的代码复现FasterRcnn的代码复现4 2463浏览免费
- 情感分析大小:82MB这是中文电影评论数据集,数据集还算大,大型模型可以用,小型模型使用一部分,所以也可以。数据集的质量挺高的。这是中文电影评论数据集,数据集还算大,大型模型可以用,小型模型使用一部分,所以也可以。数据集的质量挺高的。5 2187浏览免费
- 数据集大小:21MB解压后有两个文件夹,一个train,一个test,两个文件夹都有十个子目录,分别是十类目标的SAR图像,图像为100*100的灰度图像解压后有两个文件夹,一个train,一个test,两个文件夹都有十个子目录,分别是十类目标的SAR图像,图像为100*100的灰度图像5 4091浏览免费
- onnx大小:28MBtesttest0 2446浏览免费
- 输电线路电力金具数据集大小:497MB输电线路电力金具数据集(2k多张图像,含标签)输电线路电力金具数据集(2k多张图像,含标签)0 2302浏览免费
- K210大小:60MB该工程用于实现使用ncc工具箱对.tflite模型进行转换,得到的kmodel模型在K210单片机中实现20类物体分类任务。硬件:Sipeed Maix Dock开发板;软件:MaixPy IDE,NNCase Converter v0.1.0 RC5(模型转换工具),20类yolo模型.tflite,及使用说明该工程用于实现使用ncc工具箱对.tflite模型进行转换,得到的kmodel模型在K210单片机中实现20类物体分类任务。硬件:Sipeed Maix Dock开发板;软件:MaixPy IDE,NNCase Converter v0.1.0 RC5(模型转换工具),20类yolo模型.tflite,及使用说明0 5442浏览免费
- 神经网路权重大小:109MBswinUet官方代码中需要的预训练权重 权重名称:swin_tiny_patch4_window7_224.pthswinUet官方代码中需要的预训练权重 权重名称:swin_tiny_patch4_window7_224.pth0 2577浏览免费
- 语义分割数据集大小:439MB汽车结构语义分割数据集汽车结构语义分割数据集1 2036浏览免费
- TransUnet模型权重大小:440MBTransUet官方代码中需要的预训练权重 这个是最小的一个模型权重,需要其他权重的可以私信我。TransUet官方代码中需要的预训练权重 这个是最小的一个模型权重,需要其他权重的可以私信我。5 2267浏览免费
- YOLO大小:321MB英伟达针对arm架构jetson nano 的pytorch和对应的torchvision0.9.0英伟达针对arm架构jetson nano 的pytorch和对应的torchvision0.9.00 1506浏览免费
- cudnn大小:171MB64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。2019年12月下载时的官网最新。 之前英伟达的人机验证老是刷不出来,这次终于出来了,发上来造福群众。 由于原始的zip超过上传大小限制,我把文件重新压缩为了7z格式,内容没有变化。64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。2019年12月下载时的官网最新。 之前英伟达的人机验证老是刷不出来,这次终于出来了,发上来造福群众。 由于原始的zip超过上传大小限制,我把文件重新压缩为了7z格式,内容没有变化。5 2297浏览免费
- 数据集大小:421KB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。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。0 2794浏览免费
- pytorch大小:391MB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YOLOv5代码(为支持中文标签)、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。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YOLOv5代码(为支持中文标签)、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。5 3788浏览免费
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