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人工智能下载,深度学习下载列表 第1页

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[深度学习] 深层学习设计理念加文字 超智能体

说明:知乎大牛Y Jango 于建国博士 深层学习设计理念加文字.pdf 超智能体.pdf
<okblade> 在 2020-07-14 上传 | 大小: | 下载0次

[深度学习] 超智能体

说明:知乎大牛 Y Jango 于建国教授 超智能体 深度学习
<okblade> 在 2020-03-27 上传 | 大小:8566244 | 下载0次

[深度学习] 航空拍摄的遥感数据集_汽车数据集

说明: 以掩膜形式标注的轻量级航拍车辆标注数据集,标注信息以图片的形式给出。
<a19920110> 在 2019-10-25 上传 | 大小:7340032 | 下载0次

[深度学习] jpg_bgr.py

说明: 海思nnie模型需要输入bgr 格式的图片,这个python脚本可以把jpg格式的图片转换成.bgr格式的图片
<u010935076> 在 2019-10-25 上传 | 大小:709 | 下载0次

[深度学习] weiboNer.zip

说明: 中文命名实体识别ner数据_weiboNer微博_bio格式 已经清理干净 tag为 per.nam per.nom,loc.name等等
<weixin_39673686> 在 2019-10-25 上传 | 大小:186368 | 下载0次

[深度学习] 中文命名实体识别ner数据_resume_bio格式

说明: 中文命名实体识别ner数据_resume_bio格式 已经清理干净,放心下载,直接可以用各种ner模型训练
<weixin_39673686> 在 2019-10-25 上传 | 大小:194560 | 下载0次

[深度学习] examplematlab6取灰转二值.txt

说明: 分两次贴入MATLAB运行,先24位真彩转灰度图,然后灰度图转二值图,可调整阈值,修改自己图像文件名
<weixin_41237855> 在 2019-10-25 上传 | 大小:469 | 下载0次

[深度学习] 脑影像T1去脑壳,用于脑mask膨胀腐蚀实验T1.nii.gz

说明: 脑影像T1去脑壳,用于脑mask膨胀腐蚀实验脑影像T1去脑壳,https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/102737332
<m0_37477175> 在 2019-10-25 上传 | 大小:5242880 | 下载0次

[深度学习] 基于视觉的目标检测与跟踪综述_尹宏鹏.pdf

说明: 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题, 在视频监控、虚拟现 实、人机交互、自主导航等领域, 具有重要的理论研究意义和实际应用价值. 本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以 及典型方法给出了较为全面的梳理和总结. 首先, 根据所处理的数据对象的不同, 将目标检测分为基于背景建模和基于前景建 模的方法, 并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结. 其次, 根据跟踪过程有无目标检测的参与, 将跟踪方法分为生 成式与判别式, 对基于统计的表观建模方法
<echoson> 在 2019-10-25 上传 | 大小:1048576 | 下载0次

[深度学习] 目标检测算法研究综述_方路平.pdf

说明: 目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。 近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标 检测算法的发展与现状,并作出展望:总结了传统算法与引入深度学习的目标检测算法的发展、改进与不足,并就此 做出对比;最后讨论了基于深度学习的目标检测算法所存在的困难与挑战,并就可能的发展方向进行了展望
<echoson> 在 2019-10-25 上传 | 大小:1048576 | 下载0次

[深度学习] 深层卷积神经网络的目标检测算法综述_张泽苗.pdf

说明: 随着深度学习的发展,卷积神经网络在目标检测中取得了一系列研究成果. 相比基于人工特征构造的传统的目标检测 算法,基于深层卷积神经网络的算法具有特征自动提取,泛化能力强的优点,有较好的鲁棒性. 本文首先介绍了卷积神经网络在 目标检测基础任务图像分类上的进展,然后按照目标检测算法评价指标、算法框架以及公共数据集三个方面重点分析和比较近 年来基于深度学习模型的目标检测算法的研究情况,最后对目标检测算法未来的发展进行展望
<echoson> 在 2019-10-25 上传 | 大小:1048576 | 下载0次

[深度学习] training-set.zip

说明: 本资源是应用于车牌识别的数据,包含0-9数字,以及24个(除了I、O)字母,以及30个省份(不含 港 澳 台),非常全的数据集,用来训练车牌识别网络非常有效。每个数据都是精心挑选的。
<qq_38247936> 在 2019-10-24 上传 | 大小:136314880 | 下载0次
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