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  1. automatic-car-detection:我制作的基于计算机视觉的系统实现了经过训练的Haar级联以检测车辆-源码

  2. 使用OpenCV和Python进行实时汽车检测 我制作了一个基于计算机视觉的系统，该系统实现了经过训练的Haar级联以检测车辆。 在创建该项目时，我使用作为参考。 她介绍了一个过程，该过程包括使用代表性数据集进行训练和验证，包括正图像样本和负图像样本。 如果您想了解有关该模型背后的实际科学的更多信息，请参见本文 安装 我导入了预先训练的级联模型文件，该文件节省了必须训练模型以在视频帧中发现汽车的时间。 您需要做的第一件事是pip3 install opencv-python来安装Open

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42116596

  1. PyTorch-Deep-Learning-Template:Pytorch计算机视觉模板可快速启动您的下一个项目！ :rocket::rocket:-源码

  2. Pytorch深度学习模板 一个干净而简单的模板来启动您的下一个dl项目 :rocket: :rocket: 弗朗切斯科·萨维里奥·祖皮基尼 在本文中，我们为您提供了一个基于Pytorch的深度学习模板。该模板旨在使您更轻松地使用PyTorch启动新的深度学习计算机视觉项目。主要特点是： 模块化：我们将每个逻辑部分拆分为一个不同的python子模块 数据扩充：我们包含了 准备好了：通过使用一个类似的框架，您无需编写任何火车循环。 摘要以显示您的模型摘要 降低高原学习率 自动保存最佳模型 用实验

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  1. mdeq:[NeurIPS'20]多尺度深度均衡模型-源码

  2. 多尺度深度均衡模型 该存储库包含Shaojie Bai，Vladlen Koltun和J.Zico Kolter在论文《模型》中提出的多尺度深度均衡（MDEQ）模型的代码。 隐式深度学习与一般的大规模模式识别任务相关吗？我们提出了多尺度深度均衡（MDEQ）模型，该模型在DEQ公式的基础上进行了扩展，以引入多信号分辨率的同时均衡建模。具体地说，MDEQ通过多个要素表示流的同步平衡来解决和反向传播。这样的结构纠正了DEQ的主要缺点之一，并为辅助损失和复合训练程序（例如，预训练和微调）提供了自然的分层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42133861

  1. Pytorch_learning:参考https-源码

  2. Pytorch_learning 该存储库为深度学习研究人员提供学习教程代码 PyTorch是基于Python的科学计算软件包，可实现两个广泛的目的： 替代NumPy，以使用GPU和其他加速器的功能。 一个自动微分库，对实现神经网络很有用。 与大多数其他深度学习库一样，PyTorch支持标量函数（或具有多个输出的函数的向量雅各比积）的逆模式自动微分，这是通常用于区分单个标量损失的深度学习应用程序最重要的自动微分形式。 您就像直接执行张量操作一样编写代码； 但是，用户无需操作Tensors

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  1. LS-SSDD-v1.0-ShipDetectionComputerVision:使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）影像中进行小船检测-源码

  2. LS-SSDD-v1.0-船舶检测计算机视觉 这是论文《使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）图像中检测小型船只》的代码存储库。 考虑到正在考虑的众多模型和模块化数据下载过程，我们通过交互式Jupyter笔记本展示了我们的代码。 请注意，模型权重，模型输出和数据集不在此存储库中。 原始数据集可以在以下位置找到： : 概述 根目录中有两个笔记本，它们训练了我们的最佳模型并执行推理。 'final_model.ipynb'是我们训练改进模型的地方'final_evaluation.ipyn

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：208mb
    • 提供者：weixin_42163404

  1. Deep-Neural-Network-based-parking-system:使用Fastai库训练了基于Resnet101的汽车和空置空间分类器。 与laplacian操作员结合使用，可自动管理停车-源码

  2. 基于深度神经网络的停车系统 特征： （第1课）用于训练基于Resnet101的深度神经网络分类器，该分类器对空白区域和小汽车进行分类 拉普拉斯算子给出边并使用其密度检查停车位的状态，然后每当停车位的状态发生任何变化时，都会在该停车位处引入分类器，以确定其是否为汽车并改变停车位的颜色指示它是被占用还是空 使用OpenCV并使用其内置功能，以观察其效率 尝试了一些计算机视觉技术，例如背景减法，核扩散和变形 使用Google colab编写的代码易于使用，并使没有GPU的人能够使用Google的慷慨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Face-Recognition-Based-Attendance-System-源码

  2. 人脸识别 该存储库包含使用带有tkinter gui界面的openCV和python进行面部识别的代码。 如果要测试代码，请运行train.py文件 使用的技术：-openCV（开源计算机视觉）-Python -tkinter GUI界面 在这里，我正在使用OpenCV（Python）开发基于面部识别的考勤管理系统。 只需面对照相机，即可标记出他们的出席情况。 怎么运行的 ： 当我们运行train.py时，将打开一个窗口，询问输入ID和输入名称。 输入名称和ID后，我们必须单击“拍摄图像”按

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：weixin_42114645

  1. open_ee_deeppcb：此存储库包含与涉及计算机视觉（检测和分类）的DeepPCB有关的EE开源贡献代码。-源码

  2. open_ee_deeppcb 该存储库包含与涉及计算机视觉（检测和分类）的DeepPCB有关的EE开源贡献代码。

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  1. 计算机视觉：此存储库包含计算机视觉代码-源码

  2. 计算机视觉 该存储库包含计算机视觉代码

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_42171208

  1. roboGarden：此存储库包含代码，物料清单，示意图和3d打印机文件，用于构建垂直水培花园-源码

  2. 机器人花园 目录 基本信息 该储存库用于构建垂直水培系统。 烧瓶服务器由Rasperry Pi托管，该Rasperry Pi通过USB与Arduino通信。 技术领域 设置 资料夹： 资产| +-Arduino => Arduino固件文件| +-硬件=>连接示意图，用于3D打印零件的OpenScad字段等| +-树莓=>要拆分的软件包列表，无线配置等 服务器| +- | +- | +- | +- | +- | +- | +- | +- | +- BoM 硬件 内阁： 塔楼

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42131443

  1. monoflow：3DPVT 2010出版物的源代码：单个移动摄像机的深度和场景流-源码

  2. Monoflow / contdepth源代码 该存储库包含该论文的代码和数据： N. Birkbeck，D。Cobzas，Jagersand，M.单个移动摄像机的深度和场景流。 3D数据处理，可视化和传输国际研讨会（3DPVT），2010年。（） 我们的ICCV 2011论文的许多代码也都位于此存储库中： N.Birkbeck，D.Cobzaş和M.Jägersand， Basis在动态代理上限制了3D场景流， 2011年国际计算机视觉会议，巴塞罗那，2011年，第1967-1974页

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  1. zhihu：此存储库包含我的个人专栏中的源代码（https：zhuanlan.zhihu.comzhaoyeyu），该源代码是使用Python 3.6实现的。 包括自然语言处理和计算机视觉项目，例如文本生成，机器翻译，深度卷积GAN和其他实

  2. 简介 该Repo内容为知乎专栏《机器不学习》的源代码。 专栏地址： : 代码框架 TensorFlow 包含内容 1.anna_lstm 基于RNN（LSTM）对《安娜卡列尼娜》英文文本的学习，实现一个字符等级的生成器。 文章地址： 2.略图 实现skip-gram算法的Word2Vec，基于对英语语言料的训练，模型学的各个单词的嵌入向量。 文章地址： 3.generate_lyrics 基于RNN实现歌词生成器。 4.basic_seq2seq 基于RNN Encoder-Decoder

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：162mb
    • 提供者：weixin_42116672

  1. Self-Driving Car-NanoDegree-Udacity：此存储库包含针对项目和实验室的代码和编写的内容，这些代码和编写内容是UDACITY首个此类自动驾驶汽车纳米级计划的一部分-源码

  2. 自动驾驶汽车NanoDegree by Udacity 此存储库包含针对项目和实验室的代码和编写的内容，这些代码和编写内容是UDACITY首个此类自动驾驶汽车纳米级计划的一部分。 该计划为期9个月，共有三个学期，每个学期专注于： 计算机视觉和深度学习-已完成 传感器融合，本地化和控制-已完成 路径规划和系统集成-已完成 每个术语都有全面的项目，以确保所介绍概念的渗透。 该存储库根据各个术语进行组织，并且相应的项目/实验室包含在子目录中。 课程结业证书可在找到。 项目清单 第一学期-计算机

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：103mb
    • 提供者：weixin_42119989

  1. naacl_transfer_learning_tutorial：在美国明尼苏达州明尼阿波利斯市举行的NAACL 2019上举办的NLP转移学习教程的代码库-源码

  2. 随附NAACL 2019教程“自然语言处理中的转移学习”的代码存储库 ， ， 和在6月2日于美国明尼苏达州明尼阿波利斯市举行的NAACL 2019上提供了该教程。 这是NAACL教程的，以获取更多信息。 可以在以下位置找到该教程的幻灯片： : 。 可以在以下位置找到包含该教程的所有代码的Google Colab笔记本： ://tinyurl.com/NAACLTransferColab。 也可以使用以下短网址访问当前存储库： : 抽象 经典的受监督机器学习范例是基于使用单个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. deep_learning:这是一个深度学习示例代码存储库-源码

  2. 深度学习-NLP-图像处理 该存储库包含python代码，用于在结构化和非结构化数据上分析和应用机器学习和深度学习算法。 深度学习：在此文件夹中，我尝试提供标准或常规的深度学习算法，并提供简短明了的解释。 NLP ：此文件夹包含不同类型的深度学习算法，例如RNN，LSTM，GRU等。 图像处理图像处理/计算机视觉是AI中最热门的趋势之一，我试图在此文件夹中介绍其算法。

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