tensorflow-1.14.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl是linux系统tensorflow CPU最新版本，支持python3.6版本，可在命令行直接安装。

R2CNN_Faster_RCNN_Tensorflow 抽象 这是的张量流重新实现 。 应该注意的是，我们并没有完全按照本文的方式实施，而是采用了它的想法。 该项目基于 ，由和完成。 测试结果 比较方式 部分结果来自论文。 任务1-定向排行榜 方法 地图 PL 蓝光 BR GTF SV 左心室 SH TC 公元前 ST SBF RA 哈 SP HC 10.59 39.83 9.09 0.64 13.18 0.26 0.39 1.11 16.24 27.57 9.23 27.16 9.09 3.03 1.05 1.01 21.39 39.

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KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

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面部标志检测引擎 HRNet的TensorFlow实现，用于面部标志检测。 观看此演示视频： 。 特征 支持多个公共数据集：WFLW，IBUG等。 先进的模型架构：HRNet v2 数据扩充：随机缩放/旋转/翻转 模型优化：量化，修剪 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 正在安装 获取培训的源代码 # From your favorite development directory git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据 有多个可用的公共面部标记数据集，可用于生成我们需要的训练热图。 对于此训练过程，图像将被放大。 第一步是将数据集转换为更易于处理的更均匀的分布。 您可以自己执行

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三篇学术论文：基于TensorFlow分布式与前景背景分离的实时图像风格化算法；基于TensorFlow的卷积神经网络的应用研究；基于TensorFlow的交通标识智能识别系统设计

TensorFlow: A system for large-scale machine learning 论文的中文翻译。