使用dlib库实现人脸的检测、识别，视频中的人脸检测、识别。所有的代码和所需模型以及数据均打包上传，共学习参考使用。

基于 NDVI 的中国草地生物量模型数据集

Google/TensorFlow已训练的模型数据 inception_v4 代码请参考: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv

1、YOLOv7汽车轮胎检测，包含训练好的汽车轮胎识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在汽车轮胎检测据集中训练得到的权重，类别名为tire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

随着虚拟现实技术的发展，虚拟现实系统在越来越多的行业得到推广和应用，而人机交互技术是增强系统沉浸感、提升用户体验效果的关键技术之一。为实现利用手势交互技术进行虚拟场景控制的目的，基于隐马尔科夫模型（HMM）构建了手势识别模型，并对模型参数的设置进行了分析；基于Leap Motion研究了手势数据采集与分割方法，设计了手势识别系统技术框架；最后进行了仿真实验，95%以上的准确率说明了模型的有效性。

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我们都知道对大规模数据进行复杂的数据分析通常需要耗费大量的时间，这时就需要我们的数据消减技术了。 数据消减技术的主要目的就是从原有巨大数据集中获得一个精简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。这样在精简数据集上进行数据挖掘就会提高效率，并且能够保证挖掘出来的结果与使用原有数据集所获得的结果基本相同。 数据消减的主要策略有以下几种。 名称 说明 数据立方合计 这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操作）。 维数消减 主要用于检测和消除无关、弱相关，或冗余的属性或维（数据仓库中属性）。 数据压缩 利用编码技术压缩数据集的大小。 数据块消

这是python语言写的转化脚本，使用于整理各种检测数据集的标签形式；