python 算法 外网下载太慢了，我就直接放这了。有zip和tgz两个文件
2021-12-18 21:03:19
136.62MB
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本数据集用于新手快速学习模型训练过程。（该数据集图片较少，训练出模型后识别准确率低，但可测试原数据集内图片。
2021-12-10 20:08:58
27.1MB
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（1）caffe在windows环境下的模型训练MNIST数据集和leveldb版的转换数据
（2）caffe.exe 和convert_mnist_siamese_data.exe可执行程序；第一个用于caffe模型训练，第二个用于MNIST数据到Leveldb格式转换
（3）训练配置文件（lenet_train_test.prototxt, lenet_solver.prototxt）,cmd命令行代码和训练完成后的模型（lenet_iter_10000.caffemodel）。
2021-12-04 16:50:08
44.56MB
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该资源主要为模型初学者提供海量训练数据，并可结合csdn发表的博文执行学习。对应博文：https://blog.csdn.net/lihonst/article/details/121303696
2021-11-19 13:10:45
14.9MB
语音降噪模型训练PMSQE loss 对应pesq指标MOS分
2021-11-18 14:02:28
232KB
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2021年10月7日最新上传,
内含
yolov5l.pt89.2 MB
yolov5l6.pt147 MB
yolov5m.pt40.7 MB
yolov5m6.pt68.7 MB
yolov5m_Objects365.pt43 MB
yolov5n.pt3.77 MB
yolov5n6.pt6.56 MB
yolov5s.pt14 MB
yolov5s6.pt24.5 MB
yolov5x.pt166 MB
yolov5x6.pt
2021-11-09 17:22:10
799.58MB
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该样本数据集包含4300张正样本和23000张负样本。训练出来的模型可靠性强，正样品尺寸已resize
2021-11-08 11:37:47
32.42MB
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face_recognition
项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。
更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！
2021-10-31 19:45:51
201KB
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imageclipper样本制作工具，可以方便的抠出图片的感兴趣区域，作为学习模型的训练样本。要抠的图片放在exe目录下，里面已经包括所需的opencv1.0的.dll文件，可直接使用。
2021-10-30 20:07:06
763KB
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