象棋数据及该数据集，包含大量合成的、随机生成的代表国际象棋图像的图像，以俯瞰棋盘及其棋子的角度拍摄。每张图片都与一个包含注释的.json文件相关联。 象棋数据及该数据集，包含大量合成的、随机生成的代表国际象棋图像的图像，以俯瞰棋盘及其棋子的角度拍摄。每张图片都与一个包含注释的.json文件相关联。

这是我在部署安装torch-geometric的过程中使用到的几个工具包。

基于深度学习的停车场车辆识别研究

面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 假设你已经熟悉 docker 并且已经正确安装 docker，执行以下步骤，开箱即用(浏览器输入：http://localhost:8899) # 1. pull image & run container ./start_dev.sh # 2. 进入 container 运行时环境 docker exec -it dev bash # 3. 启动 notebook ./start_jupyterlab.sh 在浏览器中打开 jupyterlab http://localhost:8899

基于pytorch的中国交通警察指挥手势识别项目源码+训练好的模型+数据集+项目操作说明.zip 识别8种中国交通警察指挥手势的Pytorch深度学习项目 带训练好的模型以及数据集 下载模型参数文件checkpoint和生成的骨架generated 放置在: ctpgr-pytorch/checkpoints ctpgr-pytorch/generated 下载交警手势数据集（必选） 交警手势数据集下载： 放置在： (用户文件夹)/PoliceGestureLong (用户文件夹)/AI_challenger_keypoint # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其它依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug

1.Transformer背景介绍 2.Transfromer整体架构 3.Transformer输入部分 4.Transfromer的编码器 5.Transfromer的解码器 6.Transformer输出部分 7.Transfromer其他部分 1.GPT-1 和 Bert 2.GPT-2 3.GPT-3 Transformer在深度学习环境下背景： 17年自Attention is all you need提出后，开始在NLP（自然语言处理）领域大放异彩 20年后，开始在CV领域发光，到现在基本一统天下了 其在NLP和CV领域下的许多分类、分割、检测等任务下均刷榜 总结一下Transformer模型。 从论文本身来看，其最大的创新在于提出的注意力机制，即多头注意力层，并嵌入到一个模块化可堆叠的模型结构中。一开始Transformer被用于机器翻译，但它也能够用在几乎所有的NLP任务上。自它之后，整个深度学习重心开始转向NLP方面。 4..InstructGPT和ChatGPT 1.VIT 2.Clip与DallE-1 3.DiffusionModel和DallE-2

【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库这个课程中，所需要的样本图片测试。

蔬菜分类图像数据集，该数据集包含三个文件夹train(15000张图片)test(3000张图片)validation(3000张图片)以上每个文件夹都包含不同蔬菜的子文件夹，其中分别显示了不同蔬菜的图片，常见的15种蔬菜。有豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。15个类的21000张图片，其中每个类包含1400张图片，大小为224×224

SZ-taxi。该数据集由深圳2015年1月1日至1月31日的出租车轨迹数据组成，本文选取罗湖区156条主要道路作为研究区域。实验数据主要包括两部分。一个是156*156的邻接矩阵，它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路，矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵，它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路，每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN

跨模态检索指的是：根据一个模态的查询样本，在另一个模态上搜索相关的样本。 例如，给出一张图像，去检索包含相同对象或主题的文本描述；或是给出一段文本，去检索带有其描述对象的图片。 但由于各模态之间具有不同的数据表现形式，所以不同模态的样本间并不能直接进行相似性比较。 以Pascal Sentence数据集为实力，用pytorch写一个demo 文章链接：https://blog.csdn.net/zzpl139/article/details/128372023