opencv3.2编译需要用到的vgg_generated_64.i

为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

SSD_300_vggmodel，包含两种ssd300：ModelTrainingdataTestingdatamAPSSD-300VGG-basedVOC07+12+COCOtrainvalVOC07testSSD-300VGG-basedVOC07+12trainvalVOC07test-

.:dataippicvtiny_dnnxfeatures2d./data:7505c44ca4eb54b4ab1e4777cb96ac05-face_landmark_model.dat./ippicv:4e0352ce96473837b1d671ce87f17359-ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz./tiny_dnn:adb1c512e09ca2c7a6faef36f9c53e59-v1.0.0a3.tar.gz./xfeatures2d:boostdescvgg./xfeatures2d/boostdesc:0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.ie6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i./xfeatures2d/vgg:151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.ie8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i

vgg_imagenet.npyvggnet_fast_rcnn_iter_7000.ckpt因为github指示地址需要，我保存在百度网盘上的

该资源为imagenet-vgg-verydeep-19.mat，可以在迁移学习的时候使用。
必须要补充字数，我就再补两句。

基于MATLAB中MatConvNet工具包实现的VGG网络特征图和卷积核可视化

caffe训练fcn需要的vggVGG_ILSVRC_16_layers_deploy

imagenet-vgg-m-2048跑ECO的时候下载的，10k左右的速度下了一下午，现拿出分享给大家。
文本里面有百度云网盘链接和提取码，如果失效可私信我。
链接：https://pan.baidu.com/s/1WPTEX4-tCrRqr0ikNPQ9wQ提取码：inl1

VGG_ILSVRC_16_layers_fc_预训练模型，是caffe-ssd做物体识别时用到的。

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。