• Darklabel图片视频标注工具.zip---(内含详细操作说明和处理脚本)

    这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注,可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据,所谓半自动化,是针对多目标跟踪数据集的标注来说的,就是不用每一帧都重新标目标,且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应,只需手动对自动预测的框做微调即可,非常快捷,亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

    2020-06-18
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  • YuDetectNet.zip

    Yushiqi老师的轻量化人脸检测网络(带预训练模型2.6M),v1版将输入图像resize到320x320,v2版输入图像resize到320x240。测试检测效果非常好

    2019-12-20
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  • L-softmax.zip

    caffe中使用L-softmax代替softmax损失,在mnist数据集上测试,并画出最后的测试效果图。

    2019-12-20
    9
  • caffe网络结构可视化工具-netron

    查看神经网络结构的利器,清晰漂亮,比Netscope更好看,还可以放大缩小,不用粘贴代码,安装完之后就会默认使用netron打开prototxt文件,用了很久,良心推荐

    2019-11-20
    49
  • mixnet.zip

    官方说超越MobileNet v3的MixNet,使用混合尺度的Depthwise卷积,效果提升明显。本人对照pytorch版本实现的caffe版本,包括s和m两个版本。在200类ImageNet数据集上测试top1准确率为0.83。

    2019-11-13
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  • YOLO_v3_pytorch.zip

    目前测试过的yolo v3 pytorch版本的网络上的代码,修改了图片保存代码,可以完美运行,附带我的运行结果以及打印出的网络结构,一目了然

    2019-11-13
    11
  • EfficientNet-Caffe.zip

    神经网络架构搜索出的网络EfficientNet,根据官方开源pytorch代码,转为caffe的网络协议文件,可以顺利训练,这里提供了EfficientNet B0的3种版本,第一种是完整 版,也就是使用了swish激活以及SE模块的,第二种是将swish替换为relu,且包含SE模块,第三种是将swish替换成relu,且去掉SE模块的最精简版本。经过在我自己的250类车辆分类数据集上,精简版可以达到0.9992的准确率,relu+SE版的准确率为0.9968,完整版本的还没训练结束,不过相差不多,效果很不错。

    2019-10-22
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  • MoGA-caffe.zip

    小米的神经网络架构搜索出来的MoGA网络,包括A、B、C三个版本,通过对比官方开源的pytorch版本,实现的caffe网络协议文件,可以正常训练。

    2019-10-22
    9
  • mobileNetv3.zip

    包含MobileNet v3 large和small两个版本,其中除了原始版本的使用H-swish和SE模块的prototxt外,还有用relu和SE模块实现的版本,以及使用relu并去掉SE模块的最精简的版本,三个版本测试效果差别不大,最精简的版本,模型最小(5.89M),我自己得250类车辆分类数据集上可以达到0.996的测试准确率。

    2019-10-22
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  • SigAI系列的机器学习和深度学习总结好文

    SigAI系列出的总结的有关机器学习和深度学习一系列文章,包括需要的一些数学基本知识,以及经典算法的推导和扩展,内容对找人工智能相关工作的人或者入门机器学习深度学习的人来说,都很有用,推荐学习!

    2019-03-17
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