TensorFlow2.0以后的版本有了质的飞跃，非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装非常痛苦，所需的依赖包众多，为了给大家省事，这个压缩包包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件，可以实现离线安装，按照顺序pip install即可。

提供了TensorFlow中Graph Attention Network（GAT）图层的实现，以及最小执行示例（在Cora数据集上）

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测

画面质量 描述 图像质量是用于自动图像质量评估（IQA）的开源软件库。 依存关系 Python 3.8 （开发中）Docker 安装 该软件包是公共的，并托管在PyPi存储库中。 要将其安装在您的机器中 pip install image-quality 例子 安装image-quality包之后，您可以在python终端中运行以下命令来测试它是否已成功安装。 >>> import imquality.brisque as brisque >>> import PIL.Image >>> path = 'path/to/image' >>> img = PIL.Image.open(path) >>> brisque.score(img) 4.9541572815704455 发展 如果添加新的tensorflow数据集或修改zip文件的位置，则必须更新url校验和。 您可以在以下找到

Yolo v4用于pytorch，tensorflow渴望模式和onnx（通过Trident api） 感谢 所有预先准备好的模型权重和cfg均来自官方网站： 还要感谢Ultralytics的项目，它确实很棒而且很有帮助。 yolo v4的搜索结果 让我们看看有关yolo v4（pytorch后端）的出色性能！！ 更新（5/3）：增强小物品 在yolo v4中，缺少缺少对小物件的检测的缺点。 我试图解决短缺问题。 我发现解决此问题的最佳方法是在stride = 8 Yolo Layer（76 * 76）中修改对象 您所需要做的就是设置YoloLayer small_item_enhance = True（仅效果76 * 76 head） for module in detector.model.modules(): if isinstance(module,Yolo

DeepCoNN的TensorFlow实现

image-classification；图像分类；场景分类；tensorflow；python代码

Yahoo的开放NSFW模型的Tensorflow实现 该存储库包含以tensorflow重写的的实现。 原始重量已使用提取 。 您可以在data/open_nsfw-weights.npy找到它们。 先决条件 所有代码均应与Python 3.6和Tensorflow 1.x （经1.12测试）兼容。 该模型的实现可以在model.py找到。 用法 > python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg Results for 'test.jpg' SFW score: 0.9355766177177429 NSF

没有AVX指令的老机器可以使用的SSE指令版本的tensorflow2.6

包含大部分的水果，总共有几万张图片，每个类别几千张