ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17tensorflow预训练模型

yolov3tensorflow版本的coco权重文件

遮罩评分R-CNN（MSR-CNN），，，。
CVPR2019口头论文，该项目基于。
介绍包含一个网络模块，用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测，从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差，并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估，MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下：安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai

这是微软coco数据集中的2014训练数据：train2014.zip，大约包括83K张图片，但不包括这些数据的标签文件。
若需要后者，请下载我的“annotations_trainval2014.zip百度云分享”资源。

Places365是Places2数据库的最新子集。
Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。
Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。
我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。
与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片（总共约800万张图片），每个类别最多有40,000张图片。
Places365-Challenge将用于2016年的Places2挑战赛，与2016年ECCV的ILSVRC和COCO联合研讨会一起举行。

BlockchainconceptsandtheHyperledgertechnologiesarehottopics.Hyperledgerisanopensourceprojecttocreateprivateblockchainapplicationsfordifferentdomainsincludingfinance,banking,supplychain,IoTandmuchmore.ThisbookwillbeaneasyreferencetoexploreandbuildblockchainnetworksusingHyperledgerservices.ThisbookwillstartwithexplainingtheblockchainevolutionandthenproceedtoanoverviewoftechnologieslikeEthereum,R3Corda,Coco,andHyperledger.WewilllearnhowtosetupandlaunchHyperledgerFabricinBluemix.WewilllookintothearchitectureandthecomponentsofHyperledgerFabricwhichareusedtobuildprivateblockchainapplications.LaterwewilldelveintohowwecaninteractwithHyperledgerFabricblockchaintobuildprivatenetworksfromscratchcoveringalltherequiredprinciplessuchaschaincode,smartcontracts,cryptocurrenciesandmuchmoreontheHyperledgernetwork.Bytheendofthisbook,youwillbeabletobuildanddeployyourowndecentralizedapplicationsusingHyperledgeraddressingkeypainpointsencounteredinblockchainlifecycle.

该资源是训练好的yoloV3的模型，下载该资源并放置到准确位置，即可运行官方demo，为了大家方便下载，故上传。

yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件，正确率很高，可以作为迁移学习的先导权重文件，可以省去很多的训练事件。

googleEfficientDet算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP来获得更好的精度。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍，FLOP比RetinaNet少30倍，FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。

TheStreetViewHouseNumbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，标注格式为coco，训练集测试集总共有10w张图片

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。