CVPR2015_CNN_AgeandGenderClassificationusingConvolutionalNeuralNetworks,res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel,opencv_face_detector_uint8.pb,opencv_face_detector.pbtxt,gender_net.caffemodel,age_net.caffemodel
2024/1/22 16:33:55
97.84MB
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由于文件比较大，ZF_faster_rcnn_final.caffemodel，VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel这两个文件都超过220M，所以我把这两个文件压缩放在网盘了。
faster_rcnn_models的下载链接.txt里面有详细的下载地址和密码。
永久有效
faster_rcnn_models的下载链接.txt里面有详细的下载地址和密码。
永久有效
2024/1/6 13:44:09
140B
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代码由python语言编写，可以将caffe的prototxt和caffemodel文件转化为tensorflow模型
2023/11/24 7:17:49
1.62MB
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resnet预训练模型有resnet18.caffemodel，resnet50.caffemodel，resnet101.caffemodel，resnet152.caffemodel
2023/10/25 19:38:26
508.41MB
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ImageNetpre-trainedResNet-101的caffemodel来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接
2023/8/15 8:16:19
158.3MB
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VGG_ILSVRC_16_layers_fc_预训练模型，是caffe-ssd做物体识别时用到的。
2023/7/9 18:01:02
76.25MB
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该资源为人群计数c++实现，深度框架为caffe，网络模型文件为SaCNN，可对图片和视频进行人群计数，需要安装caffe和opencv库，内有makefile,可直接使用！
2023/6/9 15:43:36
81.68MB
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res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel与deploy.prototxt
2023/3/24 1:53:12
9.57MB
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OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块中使用GoogleNet模型实现图像分类所需求的三个文件-bvlc_googlenet.caffemodel，-bvlc_googlenet.prototxt，synset_words
2016/8/11 14:41:36
47.71MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB