[深度学习] 计算机视觉深度学习入门五讲：优化篇.pdf

说明：计算机视觉深度学习入门五讲：优化篇.pdf
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[深度学习] complex_network.pdf

说明：本文档是对复杂神经网络的基本介绍，适用于初学者了解学习。
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[深度学习] Labelme.exe

说明：Labelme.exe window可执行文件，客户端，不需要安装Python环境，即开即用。 版本 4.5.6 Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割，语义分割，目标检测，分类
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[深度学习] labelImg.exe

说明：labelImg.exe windows可执行文件，客户端 不需要安装Python环境，即开即用。 图象标注
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[深度学习] 行人重识别数据集Market1501

说明：行人重识别数据集Market1501
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[深度学习] mini_coco128.zip

说明：对coco128中的数据集挑选出只有人的图像，并且只保留人的标签，是适用于精度一般的检测人的训练集。
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[深度学习] gaitpartCVPR步态识别论文

说明：CVPR步态识别论文
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[深度学习] 智能交通场景应用.zip

说明：智能交通场景应用.zip
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[深度学习] nltk_data.rar

说明：nltk的分词工具，将其解压，放置到当前虚拟环境（假设环境名为TORCH），则目录结构为"TORCH/nltk_data/tokenizers/punkt"
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[深度学习] 机器翻译nmt.zip

说明：轻量级机器翻译数据集，en-cn为英文与中文，en-fr为英文与法文
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[深度学习] 牛只姿态检测数据集（已标注）.zip

说明：牛只姿态检测数据集，使用labelme标注，包含16个关键点
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[深度学习] 图像分割算法实战(深度学习).rar

说明：深度学习图像分割课程旨在帮助同学们快速掌握分割领域经典算法原理及其实例应用。通俗讲解当下主流分割算法及其改进版本网络架构，通过源码详细演示网络建模流程及其应用方法。 所有案例均基于真实数据集与实际任务展开，基于PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格通俗易懂，全程实战解读各大分割算法及其应用实例。 课程共14章完整版，附源码课件和数据集
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