该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
2024/3/22 22:19:22
2.1MB
1
深度学习车辆识别训练模型数据集（全量708M），每一类200张，已通过程序验证train├─bus├─familysedan├─fireengine├─heavytruck├─jeep├─minibus├─racingcar├─SUV├─taxi└─truck
2024/3/21 11:32:49
708.46MB
1
是一个简易的室内定位软件。
IBeaconReference。
包括采集蓝牙信号、高斯离散权重分配计算距离、基于KNN算法的训练模型，等。
是我和我的同学一起完成的代码。
特此分享。
(数据存储路径一般为手机根目录，特殊需要请自行修改)
IBeaconReference。
包括采集蓝牙信号、高斯离散权重分配计算距离、基于KNN算法的训练模型，等。
是我和我的同学一起完成的代码。
特此分享。
(数据存储路径一般为手机根目录，特殊需要请自行修改)
2024/3/2 19:43:09
1.75MB
1
该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化（--use_fixed_image_standardization例如，在运行时使用该选项validate_on_lfw.py）。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所，WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后，该训练集包括总共453453个图像，超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集，则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练，该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个预训练模型。
请注意，模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化（--use_fixed_image_standardization例如，在运行时使用该选项validate_on_lfw.py）。
2024/2/3 22:02:24
2.1MB
1
最好联系书本学习，input是输入文件，evaluateCatorDog是主文件，traning是训练文件，model模型文件
2024/1/23 19:24:34
8KB
1
MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2023/12/18 13:27:37
91.48MB
1
此训练模型为tensorflow下faster-rcnn已经训练好的模型。
由于google下载的链接很慢，所以为大家提供资源。
由于google下载的链接很慢，所以为大家提供资源。
2023/12/15 17:08:18
522.92MB
1
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