megengine框架的图像分类EspNet2.0模型(ImageNet)

megengine框架的图像分类EspNet1.0模型(ImageNet)

megengine框架的图像分类EspNet1.5模型(ImageNet)

megengine框架的图像分类EspNet1.25模型(ImageNet)

megengine框架的图像分类EspNetV2_2.0模型(ImageNet)

EspNet EspNet是轻量级的微控制器管理和数据记录应用程序。 使用Python，Redis，REST，MicroPython和Datadog构建。 使用EspNet的网络服务器（用micropython编写！）刷新esp32。 EspNet的无配置端点由内置的硬件ID标识。 设备可以独立控制，也可以通过EspNet控制。 每个Esp32设备都有自己的Web GUI，非常适合测试或单独使用！ 设备在您的网络上并在EspNet中注册后，设备的温度将开始向Datadog报告。 现在，您可以为EspNet配置各种传感器，收集/报告间隔。 然后添加作业，以根据计时器或阈值保持gpio状态。 特征： 功能强大的以命令行为中心的应用程序 配置简单的作业以保持引脚状态 如果设备复位并恢复在线状态，则引脚状态将得到纠正。 计时器-开启并按住 阈值-如果Redis键的值>目标，则关闭引脚，

PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

主要侧重于端到端语音识别和端到端的文本到语音转换。 ESPnet使用chainer和pytorch作为主要的深度学习引擎，并遵循Kaldi风格的数据处理，特征提取/格式和配方，为语音识别和其他语音处理实验提供完整的设置。