人工智能下载,深度学习下载列表第159页

[深度学习] annotated_wikisql_and_PyTorch_bert_param.zip

说明：自然语言转SQL任务 https://github.com/guotong1988/NL2SQL-RULE 用的数据
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[深度学习] MeshLab2020.07-windows.exe

说明：MeshLab2020.07-windows.exe
<qq_33591712> 上传 | 大小：51mb

[深度学习] caffe安装配置文件Makefile.config

说明：caffe安装配置文件Makefile.config caffe安装配置文件Makefile.config caffe安装配置文件Makefile.config
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[深度学习] coco2017labels.zip

说明：coco 数据集 label 。//////////////////////////////////
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[深度学习] YOLOv4训练自己的数据集

说明：结合https://editor.csdn.net/md/?articleId=108905311博客，有问题留言
<qq_41264992> 上传 | 大小：234mb

[深度学习] snake-master-cuda8-zhuan_pt.tar

说明：Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation pytorch1.0 cuda8转6个pt
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[深度学习] snake_cuda10_and_libtorch.tar

说明：Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation pytorch1.1，cuda10，和libtorch支持
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[深度学习] (原文+译文)DeepSubdomainAdaptationNetworkforImageClassification(用于图像分类的深度子域自适应网络)

说明：Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。对于没有标记数据的目标任务，域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移，即对齐源域和目标域的全局分布，而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系，在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来，越来越多的研究者开始关注子域自适应问题，重点是准确地对齐相关子域的
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[深度学习] (原文+译文)DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFault

说明：DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法) 雷亚国团队2018年文章。机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。1)含有故障信息的有标签数据是可用的。2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。此外，尽管一些机械可以获取有标
<laexl123> 上传 | 大小：2mb