[深度学习] yolo论文与pytorch复现版

说明：包括论文资料以及Github上ultralytics的工作，基于pytorch的yolov3复现，该代码包括检测与训练两个部分。如果资源过期或其他相关问题请在CSDN留言。
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[深度学习] GetTrainingSets.ipynb

说明：博主用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人),在预处理中我主要有三个步骤:1、对各个模态进行标准化2、对各模态及其GT数据进行裁剪3、对各模态及其GT数据进行切片,并抛无病灶切片,最后合并各模态的切片,然后保存为Numpy
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[深度学习] MSTAR数据集.zip

说明：解压后有两个文件夹，一个train，一个test，两个文件夹都有十个子目录，分别是十类目标的SAR图像，图像为100*100的灰度图像
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[深度学习] 21个项目玩转深度学习.zip

说明：适合新手的21个深度学习项目,可自己配合图书进行相关学习,基于tensorflow语言,多学多练...
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[深度学习] GetTestingSets.zip

说明：博主用的测试集来自BraTs2019的训练集,就是那些新增的,其中HGG增加了49例,LGG增加了1例,在预处理中我主要有三个步骤:1、对各个模态进行标准化2、对各模态及其GT数据进行裁剪3、对各模态及其GT数据进行切片,并抛无病灶切片,最后合并各模态的切片,然后保存为Numpy
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[深度学习] tensorflow实现VGGNet.py

说明：VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，反复使用3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构筑卷积神经网络。
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[深度学习] daily_dialogue

说明：多轮情感对话数据集。本数据集的采集来自于英语学习者相关的网站，作者爬取了大量英语学习网站中的对话练习内容。这些网站上的对话是英语学习者书写的，相比较于Twitter Dialog Corpus (Ritter et al., 2011)和Chinese Weibo dataset (Wang et al., 2013)这些由微博构造的数据集在语法上更规范严谨。总共有13000对个对话，每个对话大概有8轮
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[深度学习] 绝对可运行的图像拼接源程序

说明：绝对绝对可以运行图像拼接源程序，需要提前配置一下opencv249，opencv直接去官网下载对应版本即可，最好是用VS2017编译源程序。
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[深度学习] maskDetect.zip

说明：这是百度“深度学习”CV训练营为口罩识别项目提供的数据集，其中包含数千张有口罩和无口罩的训练照片和大量的测试照片。
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[深度学习] Chars74K英文大小写字母与数字训练集

说明：英文大小写字母与数据训练集，每个包含1016个项目，英文大小写字母与数据训练集，每个包含1016个项目，英文大小写字母与数据训练集，每个包含1016个项目
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[深度学习] numpy-1.18.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

说明：numpy-1.18.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
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[深度学习] scikit_image-0.14.2-cp35-none-win_amd64.whl

说明：scikit_image-0.14.2-cp35-none-win_amd64.whl
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