[深度学习] inceptionv4-8e4777a0.pth

说明： inceptionv4-8e4777a0.pth：pytorch官方预训练模型，亲测可用
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[深度学习] tensorflow-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

说明： tensorflow-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl:windows,python3.5的tensorflow1.4版本
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[深度学习] AUTOML METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES

说明： AUTOML METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES AUTOML教程
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[深度学习] FPN特征金字塔网络

说明： 深度学习业内权威FPN论文，目前检测方案中最广泛使用的一种方法。
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[深度学习] EXPLORING THE INTERPRETABILITY OF LSTM NEURAL NETWORKS OVER MULTI-VARIABLE DATA

说明： In learning a predictive model over multivariate time series consisting of target and exogenous variables, the forecasting performance and interpretability of the model are both essential for deployment and uncovering knowledge behind the data. To t
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[深度学习] InteriorNet 参考轨迹1

说明： InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
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[深度学习] InteriorNet数据集参考sample

说明： InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
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[深度学习] pytorch对自己准备的数据集进行读取的相关文件torch代码

说明： 对自己准备训练的数据集进行读取，即选取路径，读入数据其次将数据加载如train_loader中对图像进行训练等操作
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[深度学习] InteriorNet dataset format

说明： InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
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[深度学习] InteriorNet: Mega-scale Multi-sensor Photo-realistic Indoor Scenes Dataset

说明： InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
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[深度学习] instances_valminusminival2014.json

说明： 用于Detectron的coco的annotation数据集。
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[深度学习] instance_minival2014.json

说明： 用于Detectron的mini版交叉验证集，共计5000个数据。
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