破解版
安装完成后 将破解补丁覆盖 并运行去广告补丁即可
安装路径：
C:\Program Files\lmw32
2021-04-30 12:01:35
16.23MB
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人工智能图片验证码识别需要数据集进行训练，这里提供图片大小为120*40，训练集和测试集各5000张（训练集带label.csv）未打标，希望对您有帮助
2021-04-27 16:11:33
26.68MB
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PyTorch图像模型多标签分类
基于timm的多标签分类。
更新2021/03/22
更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py，以计算每个标签的精度。
介绍
该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。
我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为我的多标签分类代码将与他的最新版本兼容，但我没有检查。
该是多标签分类的主要参考资料。 感谢Dmitry Retinskiy和Satya Mallick。 为了理解我们的上下文和数据集，尽管您无需阅读此处的特定代码，但请花5分钟阅读上面的链接。 将所有图像放入./fashion-product-images/images/。
为了实现多标签分类，我从Ross的pytorch-image-models中修改（添加）以下文件：
./
2021-04-19 15:31:46
14.37MB
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关于json_to_dataset时出现 module ‘labelme.utils’ has no attribute ‘draw_label问题解决’**
相信肯定很多朋友遇到过这种问题：
终端显示模块utils缺少属性draw_label.
其实呢，这个问题我弄了两天都没有解决，最后我决定放弃这个函数。
之后怎么办呢，相信出现这种问题时大家都是从别人博客里copy过json_to_dataset这个文件的代码的。既然别人的代码修改时避不开draw_label，我选择回到最开始。
直接修改label的json_to_dataset文件初始代码
你可能会说，以前的代码已经没了，不要紧，
2021-04-17 17:27:17
321KB
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