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GVINS 文章及代码资源（含 GVINS-DATASET 代码，不含数据集和 GNSS_COMM 数据集）

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简介：
本页面提供开源的GVINS算法相关文章与代码资源，包含GVINS-DATASET代码库，但不包括实际数据集及GNSS_COMM数据集。 GVINS文章、GVINS源码以及GVINS-Dataset源码（不含数据集）和GNSS_COMM源码的相关内容可以在博客里找到并下载。这里上传的仅包含GitHub上的三个包，方便大家查看源代码。论文中提到的数据集有两个版本，每个都超过20GB，我自己还没下载下来，因为文件太大了！大家一起加油！

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  • GVINS 文章及代码资源（含 GVINS-DATASET 代码，不含数据集和 GNSS_COMM 数据集）
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    本页面提供开源的GVINS算法相关文章与代码资源，包含GVINS-DATASET代码库，但不包括实际数据集及GNSS_COMM数据集。 GVINS文章、GVINS源码以及GVINS-Dataset源码（不含数据集）和GNSS_COMM源码的相关内容可以在博客里找到并下载。这里上传的仅包含GitHub上的三个包，方便大家查看源代码。论文中提到的数据集有两个版本，每个都超过20GB，我自己还没下载下来，因为文件太大了！大家一起加油！
     
  • SiamMAE的代码文件（不含数据集）
    优质
    简介：SiamMAE的代码文件集合了用于实现自训练暹罗模型的算法和工具，重点在于视觉对象跟踪中掩码自动编码器的应用与优化。不含任何数据集。 SiamMAE的代码文件，不包含数据集。
     
  • 手写数字数据集（含代码）
    优质
    本资源提供手写数字的数据集，并附有相关代码，适用于机器学习与深度学习中的识别任务研究。 Minist手写数字数据集包含代码示例，包括softmax分类、KNN分类和神经网络分类。这些代码简洁易懂，适合练习使用。
     
  • TransUnet 在 DRIVE 数据集上的分割实战 【含代码和数据集】
    优质
    本文详细介绍如何使用基于Transformer的TransUnet模型在DRIVE眼底血管分割数据集上进行图像分割，并提供代码与数据集支持。适合研究者快速实践与学习。 DRIVE数据集： 1. 该代码包括训练脚本、验证脚本以及推理脚本。 2. 训练脚本会生成训练集与验证集的损失曲线（loss）、交并比曲线（iou）、学习率衰减曲线，同时还会记录训练日志和可视化图像。 3. 验证脚本用于评估模型性能，计算测试数据集上的交并比、召回率、精确度以及像素准确率等指标。 4. 推理脚本可以对输入的图像进行预测，并生成真值（gt）及带有真值掩膜的图像。 代码详细注释齐全，读者可以根据README文件中的指示自行下载运行。
     
  • Logistic Regression源代码及数据集
    优质
    本资源包含逻辑回归算法的Python实现源码及相关数据集，适合初学者学习与实践机器学习中的分类问题。 压缩包里包含逻辑回归的Python源代码、训练数据集和测试数据集，并用Python绘制了结构示意图。只需要有Numpy和Matplotlib两个库即可。
     
  • 包含源代码的狗狗图片数据集
    优质
    这是一个独特的数据集，包含了各种狗狗的照片以及对应的源代码信息，为图像识别和机器学习研究提供宝贵资源。 这段文字描述的内容包括120种狗的图像以及基于TensorFlow平台的ResNet网络模型的源代码。
     
  • 文本分类代码合集（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN等
    优质
    本项目汇集多种文本分类模型代码及训练所需数据，包括TextCNN、TextRNN和TextRCNN等，适用于自然语言处理任务。 Python 和 TensorFlow 实现的文本分类代码集合包括 TextCNN、TextRNN、TextRCNN、HierarchicalAttentionNetwork 以及 Seq2seqWithAttention 等九种算法实现的完整代码，涵盖了多种不同的文本处理技术。这些资源非常适合进行深入学习和研究使用。
     
  • 更新版YOLOV5口罩检测数据集及配套资源（含代码、模型和标注数据）.zip
    优质
    本资料包提供更新版YOLOv5算法下的口罩检测数据集，包括预训练模型、源代码以及详细标注数据，助力快速实现口罩佩戴情况的智能识别与分析。 最新的YOLOV5口罩检测数据集包括两个部分： 1. 真实口罩人脸识别数据集：通过网络爬取样本并进行整理、清洗及标注后得到的包含525人的5千张戴口罩人脸图像，以及9万张正常人脸图像。 2. 模拟口罩人脸识别数据集：通过对公开数据库中的人脸图片添加虚拟口罩生成而成，总共包括1万人和大约50万张带模拟口罩的脸部图片。