深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

DEEP SORT目标跟踪算法论文

详细请看博客： reid模型为fast-reid框架训练，resnet101蒸馏出来的resnet34，因为模型保存了FC层和优化器等参数所以很大，去除这些只保留resnet34的话模型30多MB，整个流程在2070GPU下能达到实时效果 reid模型：链接: 提取码: j4ce

行业分类-物理装置-一种基于DeepSort的拉索表观病害自动计数方法.zip

Yolov4-deepsort头盔检测 使用DarknetYOLOv4模型训练的头盔（安全帽）检测器。 测试环境 Windows 10 x64 2020 (build 19041.388) NVIDIA RTX 2070 Super CUDA 10.1 / CuDNN 7.6.5 Python 3.7.7 x64 tensorflow 2.2.0 GPU 训练体重 将重量文件放在./configs 要使用自己的数据集进行训练，您应该使用 。 并需要更改一些参数 使用的数据集 +约100张图片 依存关系 Python opencv-python，numpy，scikit图像在图像上画框和文字 张量流2.2.0 使用DeepSORT模型跟踪对象 matplotlib 创建颜色图 CUDA 10.1 / CuDNN 7.6.5 暗网 用于yolov4对象检测 dark.dll,

包括mars-small128.ckpt-68577,mars-small128.ckpt-68577.meta和mars-small128.pb三个文件

yolov4deepsort YOLOV4 DEEPSORT 2021

YOLOV5-DeepSort开源代码

yolov5+DeepSort测试视频

yolov5+deepsort框架