YOLOv4 CrowdHuman 教程
这是一个演示如何使用和训练YOLOv4人检测器的。
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如果您打算在上训练模型，您可以跳过本节并直接跳到上。
否则，要在本地运行训练，您需要有一台具有不错 GPU 的 x86_64 PC。 例如，我主要使用台式 PC 测试此存储库中的代码：
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
Ubuntu 18.04.5 LTS (x86_64)
CUDA 10.2
cuDNN 8.0.1
此外，您应该在本地 PC 上正确安装 OpenCV（包括 python3“cv2”模块），因为数据准备代码和“darknet”都需要它。
准备训练数据
对于在本地 PC 上的训练，我使用“608x608”yolov4 模型作为示例。 请注意，我在本教程中只使用了 python3（python2 可能不起作用）。 请按照以下步骤准备“ Cr
2021-10-14 14:14:11
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手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码
2021-10-12 13:02:39
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利用深度学习算法，对UCL机器学习数据库里的一个糖尿病数据集 进行训练学习并预测。主要利用了 python 的 sklearn 神经网络 MLPClassifie 函数包进行糖尿病数据集的训练与预测。内含训练算法MPL.py文件和糖尿病数据集diabetes.xlsx文件。
2021-09-30 13:36:19
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中国 交通 标志 C CTSDB数据集训练集2，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片
2021-09-08 17:02:10
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中国交通 标志 C CTSDB数据集训练集12，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片
2021-09-03 09:56:50
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PaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型，训练free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech
2021-09-03 09:12:12
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PaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型，训练aishell数据集训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech
2021-09-01 09:13:48
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