[深度学习] cifar-10-batches-py.zip

说明：解决国内下载速度慢的问题。该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。
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[深度学习] Unet_pytorch-master.zip

说明：Pytorch unet rgb 方便大家学习，别的就没啥了，效果不错，unet众所周知用于医学图像分割，做了一些改良，希望大家喜欢。而且另一个优点是数据集所需比较少。
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[深度学习] 根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集，已经转换成TFRecord格式。

说明：根据Tensorflow官方整理的Imagenet的数据集，已经转换成TFRecord格式。 自己整理的话需要500G以上硬盘空间，大约两天的时间。整理完成后已完成训练测试，请放心使用。 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#an-automated-scr ipt-for-processing-imagenet-data 下载链接在附件，大约需要132G硬盘空间，1152个文件。
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[深度学习] Deep SORT 所需的 mars-small128系列文件

说明：Deep SORT 所需的 mars-small128系列文件。mars-small128.ckpt-68577；mars-small128.ckpt-68577.meta；mars-small128.pb；MOT16_POI_test；MOT16_POI_train 包括deep-sort中resource目录下的资源，弥补github缺失部分。
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[深度学习] keras数据集合集_mnist_imdb_路透社_波士顿房价.rar

说明：一些常用的深度学习入门数据集集合，包括入门必备的mnist数据集，二分类问题的imdb数据集，多分类的路透社数据集和回归问题的波士顿房价数据集。要是下载有问题可以自己下载好放到keras/datasets中，方法参照https://blog.csdn.net/WILDCHAP_/article/details/107540366
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[深度学习] bilstm_crf_code.tar.gz

说明：该代码完整实现了基于bilstm+crf的tensorflow实现，可训练、预测。 ├── Batch.py # 实现batch功能 ├── bilstm_crf.py # 模型定义 ├── data # 数据文件夹 │   ├── Bosondata.pkl # 训练数据的输入（加工后） │   ├── generate_dataset.py # 数据加工脚本，将原数据处理成模型需要的格式 │   └── wordtagsplit.txt # 原数据 ├── train.py # 训练相关的代
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[深度学习] vgg19网络模型百度云下载（npy和mat格式各一份）

说明：vgg网络模型百度云下载（npy和mat格式各一份），之前找了很久没找到百度云链接，只能在网页上面龟速下载（500多M的文件下载了好几天，每秒基本10k），现在把链接分享上来，百度云下载可以加速。
<mzj15101229871> 上传 | 大小：116byte

[深度学习] yolov5权重.zip

说明：yolov5的权重文件，包含yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt，yolov3spp.pt。使用方法，下载之后加压文件，将权重文件复制到yolov5项目下的weights文件中，运行detect.py即可
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[深度学习] 超分辨图像重建数据集（Set5,Set14,BSD100,91-images,General-100）

说明：超分辨率常用数据集,包含数据增强方法和以下数据集：Set5,Set14,BSD100,91-images,General-100
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[深度学习] 基于BP神经网络的人脸识别.zip

说明：本文档是基于BP神经网络的人脸识别源代码以及数据文件，源码为C系列；相关实验的详细内容分析请自行于博客中查找。
<qq1627138277> 上传 | 大小：2mb

[深度学习] particle-filter-source-program.zip

说明：#粒子滤波算法#粒子滤波算法matlab源码及扩展卡尔曼粒子滤波算法，粒子滤波算法原理介绍，粒子滤波算法在目标跟踪中的应用
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[深度学习] 模型转换，TensorFlow转caffe代码与流程分析.zip

说明：本教程提供了将所构造的TensorFlow深度学习模型，转化为caffe模型的代码与详解。 先构建TensorFlow模型，然后调pywrap_tensorflow将读入的TensorFlow模型，转换为caffe模型。 主要是构建网络，然后生成网络的checkpoint，最后转换成caffe所定义的结构。 代码与教程为主。
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