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SageMaker培训工具包 使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型。 :books: 背景 是一项针对数据科学和机器学习（ML）工作流程的完全托管服务。 您可以使用Amazon SageMaker简化构建，训练和部署ML模型的过程。 要训​​练模型，可以将训练脚本和依赖项在运行训练代码的中。 容器提供有效隔离的环境，确保一致的运行时和可靠的培训过程。 SageMaker Training Toolkit可以轻松添加到任何Docker容器中，使其与SageMaker兼容以进行。 如果您使用，则该库可能已包含在内。 有关更多信息，请参阅《 Amazon SageMaker开发人员指南》中有关。 :hammer_and_wrench_selector: 安装 要将此库安装在Docker映像中，请将以下行添加到： RUN pip3 install sagemaker-training :laptop_computer: 用法 以下是简要的操作指南。 有关使用SageMaker培训工具包构建的自定义培训容器的完整工作示例，请参阅。 创建Dock

YOLOv5鸟类检测训练好的模型 ，在几千张鸟类数据集中训练得到的权重，模型精度达90%多，包含YOLOv5各种训练曲线。并附有数据集，数据集标签格式为txt和xml两种，类别名为bird

1、YOLOv5烟雾检测训练好的模型，可以直接使用，检测 的目标类别名称为smoke，并可以在可视化界面上直接运行，代码已集成好，直接运行就可展示可视化界面，可以通过界面上的 按钮选择图片进行烟雾检测，并且可以调用摄像头检测以及检测相关视频，使用简单，并附有使用说明 2、烟雾数据集下载：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/85190134 3、其他数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

这是FID预训练好的模型，针对CUB-birds的文本生成图像定量指标训练好的模型 FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像在空间中是服从一个分布的（假设为正态分布），而GAN生成的特征也是一个分布，GAN做的事情就是不断训练使这两个分布尽可能的相同。FID就是计算这两个分布直接的距离，使用的距离算法叫做Frechet distance。

本数据集总共涵盖了18848张图片，其中训练数据图片14683张，测试数据图片4165张，图片均带有标签。 总共分为4个大类40个小类，每类均有200+以上图片。 内赠博主训练好的模型(采用此数据集训练)gab.ms文件，是采用残差神经网络进行训练，准确率稳定在95%以上。 模型导入建议，将.ms文件置于resources/rawfile目录下(DevEco stduio)或者main/assets/model目录下(Android studio) 我是采用cmake将模型编译成so库后进行第三方so库导入到app里面的(没错，就是在Android生成so库，再导入到harmony应用来的，T_T) 有任何问题欢迎私信我哦^_^

预训练好的inception model 是StackGAN 用来于鸟评估的inception score模型 也可以用于AttnGAN、DF-GAN等等文本生成图像模型当中 主要用于评估图像质量

1、YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的

Retinanet：目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 600x600 - 81.56 所需环境 torch==1.2.0 文件下载 训练所需的retinanet_resnet50.pth可以在百度云下载。 链接: 提取码: krr5 VOC数据集下载地址如下： VOC2007+2012训练集 链接: 提取码: eiw9 VOC2007测试集 链接: 提取码: dsda 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压，在百度网盘下载retinanet_resnet50.pth，放入model_data，运行predict.py，输入 img/street.jpg 利用video.py可进行摄像头检测。 b、使用自己训练的权重 按照训练