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二级分类:
Tensorflow+OpenCV实战行人检测.zip
在掌握opencv与tensorflow基础知识的基础上,使用tensorflowobjectdetectionAPI与opencvdnn模块,实现从数据标注与tfrecord数据生成,SSD模型迁移学习训练,模型导出在tensorflow中使用,OpenCVDNN模块中使用(C++与Python)API调用演示,实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径,学以致用,举一反三,可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中!
2025/8/12 11:50:33
1.82MB
Opencv
Tensorflow
python
1
tensorflow数据集制作以及使用Inceptionv3进行训练
该文件包含有一个inceptionv3的网络,以及制作和读取TFRecord格式的数据集的方法。
57.89MB
tensorflow
inception
TFRecord
1
车辆分类识别VOC数据集
自己整理的车辆类型数据集一共1500张图片,共分7个类分别为Bus、Car,SportsCar,MicroBus,Truck,SUV,Jeep,是VOC格式的数据集,用LabelImg工具进行标注,可以转成TFRecord格式的数据集
2024/8/9 10:10:21
219.43MB
车辆分类
深度学习
VOC数据集
1
车辆分类VOC测试集
车辆分类识别的测试集,跟车辆分类识别的训练集配合使用,但是由于上传文件大小限制,没有能够一次性上传,同样是标注好的VOC格式文件包含图片跟对应.xml文件,支持转TFRecord格式感兴趣的可以下载使用。
2024/5/17 4:10:18
22.9MB
车辆分类
Tensor
VOC
1
TensorFlow2-ObjectDetection.zip
包含了从图片到TFRecord的代码
2024/3/8 7:20:11
88KB
tensorflow
python
1
CamVid_TFrecord用于DeepLabv3+测试
用于blog中实现DeepLabv3+在自己数据集上训练,可直接加载该文件。
用于blog中实现DeepLabv3+在自己数据集上训练,可直接加载该文件。
2023/12/18 6:39:25
178.13MB
Camvid
TFRecord
1
csv_to_tfrecord.py
可修改成自己数据的csv转化为tfrecord的python代码文件。
我将每个图像文件整合一起单独存储,一个图像中有多个目标存储一起,并注明如果训练自己的模型,目标检测的类别不同,需要修改此处等标记
2023/10/9 15:34:26
4KB
python
tfrecord
csv
人工智能
1
cifar10的训练好的tfrecord文件
用tensorflow训练好的cifar10的tfrecord模型,可以间接放进去跑。
2019/4/19 19:56:44
187.5MB
python
tensor
cifar1
tfreco
1
cifar10的训练好的tfrecord文件
用tensorflow训练好的cifar10的tfrecord模型,可以间接放进去跑。
2019/9/26 18:22:32
187.5MB
python
tensor
cifar1
tfreco
1
TFRecord数据格式化存储和训练案例
本文次要编写针对一个简单的分类数据集通过TFRecord的文件存储方式存取至磁盘上,然后通过相应读写方法,读取TFRecord文件,并做简单的训练来熟悉整个流程。
https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/85057631
2021/8/3 18:57:05
1.07MB
TensorFlow
TFRecord
DNN
1
钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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