视网膜面火炬版 由于机密性，它不是我模型的最佳版本 感谢Alvin Yang（ ） 这是68个地标检测的分支，预先训练的模型位于./out中 进行96个地标检测（请参阅其他分支） 该模型还预测了地标的被遮挡部分，如果不希望它们出现，可以将其隐藏。 基于RetinaFace 当前模型 mobileNet V1 + FPN +上下文模块+回归器1.6MB CPU〜10FPS GPU 50FPU 火车：（请参考dataloader.py更改文件位置） python3 train.py -train该模型使用LS3D-W数据集，或将您的数据集更改为demo.pt/ demo.jpg（68 * 2张量）的格式 使用本地摄像头： python3 video_detect.py（需要删除所有'cuda（）'，并在CPU本地运行） 评估模型： python3 train.py -train错

图像分割实战-系列教程3：unet医学细胞分割实战

自然语言处理+Transformer+文本分类+情感分析 自然语言处理+YOLO+图像描述+图文生成 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。使用Tr

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。

这个资源是一个包含了使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法： 1、Q-learning 2、SARSA 3、DQN (Deep Q-Network) 4、Double-DQN 5、Dueling-DQN 6、PG (Policy Gradient) 7、AC (Actor-Critic) 8、PPO (Proximal Policy Optimization) 9、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10、TD3 (Twin Delayed DDPG) 11、SAC (Soft Actor-Critic)

指针仪表读数，采用PYTORCH和YOLOV5开发，计算指针的刻度，得到数值。可以指定数值范围

PyTorch是一个深度学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用张量（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。 视频大小：2.8G

word2vec入门训练语料，可以用来跑简单的word embedding训练流程，千里之行始于足下。

更多项目《面部表情识别》系列文章请参考： 1.面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023

https://github.com/cagery/unet-onnx/tree/main 开源链接下载不了原始模型unet_carvana_scale1_epoch5.pth，使用git lfs下载也提示报错，最后各种找资源找到了，上传一份，供大家测试使用