[深度学习] 编译opencv4.1.0所需的一部分文件.zip

说明：用CMake编译opencv4时，需要从外网下载一些文件，但常常由于网络原因而报错，这里提供了一些相关的文件，下载好解压后放到相关目录即可
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[深度学习] pose_hrnet_w48_256x192.zip

说明：人体姿态估计的模型，用于HOReID，pytorch版本，解压即可使用，注意网络结构必须名字一致否则读取失败！
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[深度学习] rectangle.py

说明：深度学习图像处理的先驱工作：1.通过xml和json在原图上标记2.或者利用json在原始数据上截取生成对应的区域数据图，并且不必考虑某一个json存在多个对象，只要json在原图上标注出要截取的对象，一般与框图工具一起用， 具体操作：利用框图工具进行目标框图，通过程序对json解析，截取框选的位置生成新图像
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[深度学习] 解决pyinstaller 打包pytorch 的找不到源码问题.docx

说明：针对pytorch、Opencv3与Flask库构建的python项目用pyinstaller4.0打包中出现的pytorch找不到源码问题，opencv读不到视频文件等问题给出了解决方案。
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[深度学习] CNN卷积与验证码数据.zip

说明：python 深度学习 卷积神经网络与验证码相结合。此数据集为训练集与测试集 各1000张标签。分辨率跟图片样式已经修改好。
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[深度学习] 说话人识别LSTM.zip

说明：利用pytorch深度学习平台可以训练LSTM网络，其中pytorch高度集成，本代码展开了其中结构
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[深度学习] PFLD-DEMO.zip

说明：PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 对应的demo
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[深度学习] Cascade RCNN图解

说明：做两个图，一个是普通两阶级联检测器RCNN，另一个是Cascade RCNN。平时应用的时候没有那么深究内部的关系，做完图有了更深刻更连贯的理解。
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[深度学习] Netron-tool_new_version.7z

说明：型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)比github下载的要快，支持prototxt
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[深度学习] 不事后解释+可解释图像分类方法 .pptx

说明：第一次上传的公开资源 涉及两篇可解释机器学习的论文——①不做事后解释 ②ProtoPNet模型，实现模型级别的可解释，保证了精确度又实现了可解释的图像分类实验。 具体的代码后续也会上传
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[深度学习] 高阶项解释 应用.pptx

说明：分析了深度学习领域近些年的成就与瓶颈，要从盲目追求黑盒子的精度中释放出精力来，分析模型的初衷——说人话，让人理解——即让模型变得可解释。
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[深度学习] CNN卷积神经网络猫狗大战数据集.zip

说明：此数据集相对来说较大，所以代码中 并没有完全应用全部数据，只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取，也可以全部应用 但是要处理测试集数据。
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