[深度学习] 半自动视频标注.mp4

说明：半自动视频标注工具可调用USB相机或加载已有视频通过跟踪目标自动生成YOLO格式的多类别标签文件，解决了过程中出现的新入目标、离开目标、跟踪丢失目标及跟踪不好的目标等情况，适应大多数场景，极大的节约了人工标注成本。源码通过收费开源，具有可更改性及学习性，可在此基础上做更多需要。如有更多需求或需要源码等内容，欢迎咨询QQ:308793681。
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[深度学习] pytorch-pruning.zip

说明：此代码是pytorch实现VGG16的网络剪枝，数据集合是2000张猫和狗的照片，属于二分类，剪枝后速度提升3倍，大小减少3倍
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[深度学习] numpy-1.16.0+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.zip

说明：从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy上下载实在是太慢了，如果大家需要可以直接从这里下载numpy-1.16.0+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl，方便大家使用。
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[深度学习] 13西方哲学基础综述.mp4

说明：讲述西方哲学的发展历程，值得一看
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[深度学习] SlowFastNetworks.7z

说明：这个是一个大神改造的代码不是官方的但是比官方的好用，官方的安装起来和跑起来实在是太复杂，而且这个代码最好的时候也有90以上
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[深度学习] c_wp486-deep-learning-int8.pdf

说明：本白皮书旨在探索实现在赛灵思 DSP48E2 Slice 上的 INT8 深度学习运算，以及与 其他 FPGA 的对比情况。在相同资源数量情况下，赛灵思的 DSP 架构凭借 INT8 在 INT8 深度学习每秒运算次数 (OPS) 上相比其它 FPGA，能实现 1.75 倍的峰值 解决方案级性能。由于深度学习推断可以在不牺牲准确性的情况下使用较低位精 度，因此需要高效的 INT8 实现方案。 赛灵思的 DSP 架构和库专门针对 INT8 深度学习推断进行了优化。本白皮书介绍 如何使用赛灵思 U
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[深度学习] HSV图像HSV和摄像头HSV.py

说明：HSV图像HSV和摄像头HSV.py
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[深度学习] yolov3官网上预训练模型

说明：里面包含了yolov3.weights、yolov3-tiny.weights、darknet53.conv.74
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[深度学习] pytorch-pruning 网络剪枝数据集测试集

说明：这个是https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的测试数据集
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[深度学习] pytorch-pruning 网络剪枝数据集的训练集1

说明：https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集1
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[深度学习] pytorch-pruning 网络剪枝数据集的训练集2

说明：https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集2
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[深度学习] yolov3使用教程(从tensorflow-gpu环境搭建到迁移学习).pdf

说明：你是否为复现yolov3但是经常报错，环境搭建出错等问题苦恼，我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目（作者：qqwweee）的使用教程笔记，清楚记录了从tensorflow-gpu环境搭建到复现voc数据集的模型训练及预测，及最后实现迁移学习对神经元胞体的预测整个流程。帮你少走很多弯路。（或者直接看我的博客：https://blog.csdn.net/qq_42109740/article/details/105662320）
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