适用于吴恩达的深度学习第四课-卷积神经网络第二周的残差网络的权值集,由于CSDN有文件大小限制,我这里只上传百度网盘的下载地址,文件大小是270.41MB。
这是博主自己训练的结构权值集,博主博客地址:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818。
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自己训练的车辆识别分类器级联层数16基于HOG特征
2024/5/28 22:07:21 116KB 车辆识别 XML文件 HOG特征
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(车牌识别)该文档主要是传入一张车头包含车牌的照片,便可识别车牌输出字符串,模型通过自己训练(赚点积分花)
2024/3/12 12:41:43 207.22MB opencv3.7 车牌识别 tensorflow python3
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针对口罩检测,进行调研,包括了分类器的设计,人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段,先是人脸检测,然后将检测到的人脸,进行二分类,标签为戴口罩,不戴口罩。
包括了pytorch的代码,ppt的讲解,技术文档。
人脸识别是MTCNN,然后分类可以自己训练,我采用的是ResNet-18.
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网络环境:ubuntu系统下,python3.4以上,tensorflow1.12.0以上.需要自己训练*Randomsplit50ktrainingsetinto45k/5ktrain/evalsplit.*Padto36x36andrandomcrop.Horizontalflip.Per-imagewhitening.*Momentumoptimizer0.9.*Learningrateschedule:0.1(40k),0.01(60k),0.001(>60k).*L2weightdecay:0.002.*Batchsize:128.(28-10wideand1001layerbottleneckuse64)
2024/2/7 4:34:11 38KB Reproduced ResNet ;
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OpenCV的人脸识别训练集,用于识别图像中的人脸,省去了自己训练的麻烦
2023/10/26 10:40:16 125KB openCV
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《tensorflow训练好模型移植到android》教程,共66页pdf格式文档(幻灯片形式),讲解清楚,能很快实现。
涉及两个例子,第一个是将Tensorflow的实例编译成APK,安装运行到Android客户端,立即可以使用;
第二个是自己训练Tensorflow模型,训练几千次之后,将训练好的模型(文档中给出了详细的模型训练,具体训练的图片安装说明再准备提供即可使用),编译成APK,安装运行到Android客户端。
适合初学者,能很快上手。
具体实验环境为MacOS10.13.2;
Tensorflow-master;
androidsdk:api_level=26,build_tools_version="27.0.3";
androidndk:android-ndk-r12b,api_level=14.另外,第一个编译好的APK实例可以在http://download.csdn.net/download/wuxinxing1981/10232528上下载
2023/10/15 6:06:28 4.8MB
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自己写的手写数字识别源码,识别效果还可以,基于Opencv3.1+VS2013,带有数字0-5的数据集,还有自己训练的特征文件,包含训练程序以及测试程序。
2023/7/12 16:05:51 5.78MB SVM 手写数字识别 Opencv
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自己训练SVM分类器进行HOG行人检测,环境VS2013+OpenCV
2023/6/12 7:04:36 29.32MB 代码 行人检测
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自己训练的分类器导入进行视频行人检测代码亲测可行,算法需要再完善提高实时性
2023/6/11 22:33:45 6.67MB HOG SVM 人数统计 行人检测
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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 钉钉 钉钉打卡