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endnote参考文献国标

基于C++的通讯录联系人系统

本项目是基于Windows平台 VS IDE使用C++代码实现的一套通讯录联系人系统，共具有六种功能:0退出系统；1：添加联系人；2：显示联系人；3：删除联系人；4：查找联系人；5：修改联系人；6：清空联系人。 运行方式：(1)使用VS IDE 打开项目，在main.cpp文件中运行代码即可； (2)在cmd终端中，运行Debug/Project_2.exe程序，如：.\Project_2.exe

C++/Python混编代码更新版

文件包含tensorflow1.14模型文件(VGG16)，pb格式的，C++调用python脚本程序代码，代码中包含向python文件中传值，并从python文件中取值。系统：ubuntu系统，编译器：qt5。更新版

C++/Python混编代码

文件包含tensorflow1.14模型文件(VGG16)，pb格式的，C++调用python脚本程序代码，代码中包含向python文件中传值，并从python文件中取值。系统：ubuntu系统，编译器：qt5。

tensorflow-lite依赖包

文件包含tensorflow-lite所需要的依赖包，将文件下载后解压，将downloads文件夹放在../lite/tools/make/目录下，就可以拉

YOLO_train.py

详细描述了YOLOV2损失函数构建过程，梯度求导，以及训练，最后还包含了一个可视化过程。本文件的使用，要结合xml_parse.py, get_dataset.py, gt_box_label.py, YOLO_model.py这些文件一起使用

YOLO_model.py

本文件主要使用Tensorflow2.0框架搭建了YOLOV2网络模型，同时finetuning了网络初始权重，包含了网络测试代码

gt_box_label.py

通过之前的文件，我们可以得到训练集图片信息和标签的位置信息，本文件用于处理真实标签信息，将其转化格式，用于计算损失值，然后进行后续的损失函数计算

get_dataset.py

该文件主要用于读取训练集图片信息，返回[h, w, c]的数据 然后将图片信息与对应的标签信息加载到tensorflow队列中，返回一个队列 可将训练集标注好的图片可视化

xml_parse.py

该文件为读取xml文件中原图片的路径与标注目标的x_min, y_min, x_max, y_max, label，同时将标签序列化，比如persion:1, car:2,背景默认为0