OpenCV在DNN模块中提供了基于残差SSD网络训练的人脸检测模型，tensorflow版本。

Dlib训练好的检测模型

在在线社交网络中的虚拟社区检测领域，大多数现有方法经常从单一角度检测社区，而忽略了网络相关特性对社区检测的影响。 所有这些降低了社区划分结果的可解释性和准确性。 为了解决这个问题，提出了一种在线社交网络的虚拟社区检测模型框架。 该模型框架考虑了影响社区检测结果的三个关键因素：结构特征，属性信息和节点对网络的影响程度。 提出的模型不仅是现有社区检测模型的映射，而且是为社区检测方法设计更多未来模型的参考。

资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git

垃圾短信检测器 •此Web应用程序是Python中的垃圾邮件检测模型，可自动将邮件（SMS）分类为垃圾邮件或ham（合法邮件） 。 •它是用Flask创建的，并部署在Heroku平台上。 •要查看已部署的项目，请访问以下链接。 链接： ： •如果您喜欢存储库，请给它一个 :star: 并在Github上关注我 :grinning_face:

AGC-Nuvi回收网 AI Grand Challenge 2020第三回合的有效垃圾检测模型Nuvilabs解决方案。 要检测的类是： 燃烧 纸 钢 玻璃 塑料 塑料袋 发泡胶 食物 用法 下载预训练的模型 wget --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1LnCw4L8RnM3qM96czxTTsOHn3xAKEpya' -O- | sed -rn 's/.*confirm=(

yolov5模型中最小数据集，可在笔记本上进行使用从Google网盘下载，模型训练r pytorch模型 yolov5模型,体积最小，速度最快的数据集。

:high_voltage: Yolo-Fastest :high_voltage: 简单，快速，紧凑，易于移植 适用于所有平台的实时目标检测算法 基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法 针对ARM移动终端的优化设计，经过优化以支持推理框架 基于RK3399，Raspberry Pi 4b ...和其他嵌入式设备上部署的NCNN，可实现完整的实时30fps + 速度比快45％，参数量减少了56％ 2021.3.16：修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题 中文介绍 2021.9.12：更新NCNN相机演示 参见AlexeyAB / darknet，此版本的darknet修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题（例如1050ti：40ms-> 4ms速度提升10倍），强烈建议使用此仓库框架训练模型 与AlexeyAB / darknet相比，此版本的Darknet解决了一些旧架构GPU中分组卷积异常耗时的推

包含三种APF仿真模型，和谐波检测模型，直接打开就能运行

yolov5夜间车辆检测模型