包含两个数据集：mnist160和imagenet100
三个权重参数文件：yolov8n-seg.pt，yolov8n-cls.pt，yolov8n-pose.pt
2023-09-25 20:35:14
17.09MB
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微信扫码引擎收录于：
opencv_contrib/modules/wechat_qrcode
开发文档：
https://docs.opencv.org/master/d5/d04/classcv_1_1wechat__qrcode_1_1WeChatQRCode.html
微信扫码引擎是一款基于开源引擎ZXing，并高度优化和深度改造的高性能轻量二维码识别器。
import cv2
detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt", "detect.caffemodel", "sr.prototxt", "sr.caffemodel")
img = cv2.imread("img.jpg")
res, points = detector.detectAndDecode(img)
print(res, points)
2022-05-26 21:05:34
898KB
使用教程：https://www.guyuehome.com/8604，该教程中output文件夹中的模型文件，因为单个文件上传github有大小限制所以拿出来单独上传，mAP = 90.89662
2022-05-12 21:30:15
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caffe官方example中C++接口的demo-classification的官方caffemodel以及相关参数文件。
2021-10-26 15:51:34
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事情起因：
修改配置后，C++函数取读配置xml时，相机缓存满了而引起崩溃。几率发生。
解决思路：
读文件费时间，所以开一个线程读文件。
抽象后的类似demo：
假定读文件需要0.6秒，图像处理（用存文件代替）需要0.5秒，各执行100次。
类和函数
读取文件函数：
一，List增加本序号（0开始）。
二，随机生成5000整数，加到list中。
三，写文件(文件名为序号，如0.txt），文件夹File。
四，Sleep(600)。
五，记录日志：本函数开始执行 时间，结束时间，序号。
六，复制List到参数。
模拟图像处理函数：
一，复制参数
二，参数保存到文件，文件名list第一个int，文件夹img。
三，Sleep(500)。
六，记录日志：本函数开始执行 时间，结束时间，序号。
参数类（跨线程）：
一，从list复制参数。
二，复制数据到list。
线程：
启动线程“读取参数”线程：执行100次 读取参数功能。
启动线程“模拟图像处理”线程：执行100次 模拟图像处理。
运行预期结果：
File文件夹中有0到100共101个文件。
img有约80个文件。
img有的文件，File文件夹中一定有，且完全相同。用文件夹比较工具（如：BCompare）查看。
查看日志：“读取参数”线程约60秒完成，模拟图像处理”线程约50秒完成。
2021-09-09 18:06:17
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