该数据集分为两部分 JPEGImages是存放人像数据集的文件 SegmentationClass是经过二值化处理的标签文件

yolov6权重文件：yolov6t.pt

yolov5源码阅读 1.代码结构阅读 2.代码功能阅读 3.代码细节的思考与修改 4.代码实现功能验证

想要使用GNN简单建立分类模型预测阿尔兹海默症的人

道路锥桶、彩色路锥深度学习样本625个，部分采集于城市道路，部分采集于隧道

数据标注工具labelme中文版，适合用于目标检测与分割任务的相关数据集制作，提供json数据格式及转换功能。其功能方便快捷，提供一键执行程序，无需额外下载其他安装包。

深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

深度学习中的GAM注意力机制pytorch实现版本

efficientdet-d3.pth 权重文件

图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术，传统的图像风格迁移技术采 用手工演算的方式，计算过程复杂，计算时间漫长，图像风格迁移效果不理想。 随着人工智能技术在计算机视觉领域的应用逐步广泛，一些艺术风格神经算法逐 渐产生，可以对自然图像的内容和风格进行分离和重组。利用 VGG-19 神经网络 模型，结合人工智能开源框架 Pytorch 设计快速图像风格迁移算法。实验表明， 采用 VGG-19 神经网络模型的图像风格迁移技术，生成了具有高感知质量的新图 像，将任意照片的内容与众多著名艺术品的外观相结合，展示了其在高级图像合 成和操作方面的潜力