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YOLOv3-YOLOv4在MATLAB深度学习网络中导入和导出Darknet™模型...

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简介：
Utilize MATLAB deep learning networks to seamlessly import and export Darknet models, accessible via the GitHub repository (https://github.com/pjreddie/darknet). This importer is capable of retrieving all seriesNetworks present within the Darknet framework, alongside a selection of straightforward Directed Acyclic Graph (DAG) networks. Conversely, the exporter facilitates the exporting of all seriesNetworks and a subset of the backbone networks. Furthermore, beyond facilitating the integration of deep neural networks, the importer can also determine and acquire the precise feature map dimensions inherent to each network’s architecture, providing valuable insights into its operational characteristics.

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  • Yolov3-Yolov4-MATLAB: 在MATLAB深度学习网络中导入和导出Darknet模型...
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    本项目致力于在MATLAB环境中实现YOLOv3与YOLOv4的目标检测算法。通过提供详细的教程和代码，帮助用户将Darknet预训练模型无缝导入并用于目标检测任务。同时支持模型的导出功能，方便进一步研究和应用。 Import and export Darknet models within MATLAB deep learning networks. The importer can import all the seriesNetworks in Darknet as well as some simple DAGnetworks. The exporter can handle the export of all seriesNetworks, along with certain backbone networks. Additionally, when importing a deep neural network, the importer can determine the feature map size of the network and obtain other relevant information.
     
  • 针对ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器：在MATLAB中实现ONNX:trade_mark:模型的导入与导出，以便于与其他深度学习框架集成...
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    这款深度学习工具箱提供在MATLAB环境中对ONNX模型的高效导入和导出功能，助力研究人员轻松实现跨平台的深度学习模型集成与应用。 在MATLAB中导入和导出ONNX模型可以实现与其他深度学习框架的互操作性。使用ONNX可以在一个框架内训练模型，并将其转移到另一个框架进行推理。 安装过程可以通过操作系统或直接在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件来启动，适用于R2018a及更高版本的操作系统。 以下是示例用法： ```matlab % 导出为ONNX模型格式 net = squeezenet; % 预训练的squeezenet模型 filename = squeezenet.onnx; exportONNXNetwork(net, filename); % 导入导出的网络 net2 = importONNXNetwork(squeezenet.onnx, OutputLayerType, classification); % 在随机输入图像上比较两个网络的预测结果 img = rand([227 227 3]); ``` 以上代码展示了如何使用MATLAB中的函数来导出和导入预训练模型，并在新的环境中进行推理。
     
  • TensorFlow-YOLOv4-TFLite: YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, 和 YOLOv3-tiny 在 T...
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    简介：此项目实现YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv3及YOLOv3-tiny模型在TensorFlow框架下的转换至TFLite格式，适用于移动设备与嵌入式系统。 TensorFlow-YOLOv4-TFLite 是在 Tensorflow 2.0 中实现的 YOLO v4 和 YOLO v4-tiny 版本。该项目可以将YOLO v4、YOLO v3以及YOLO tiny 的.weights 文件转换为.pb、.tflite和trt格式，以便生成 TensorFlow、TensorFlow Lite 和 TensorRT。 性能演示版 # 将darknet权重转换成tensorflow ## YOLOv4 python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 ## YOLOv4-tiny python save_model.py --weights ./data/
     
  • 基于PyTorch的YOLOv3深度学习模型
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    本项目采用PyTorch框架实现YOLOv3深度学习目标检测模型，旨在提升实时物体识别精度和效率。 深度学习PyTorch-YOLOv3涉及使用流行的深度学习框架PyTorch来实现YOLOv3目标检测算法。这种方法结合了PyTorch的灵活性与高效性以及YOLOv3快速准确的目标识别能力，适用于多种计算机视觉任务。通过利用预训练模型和大规模数据集进行微调，可以显著提高在特定应用场景中的性能表现。
     
  • Matlab的edge源代码-FMIKit-Simulink：在Simulink中导入和导出功能模型组件
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    这段简介可以描述为：Matlab的edge源代码是FMIKit-Simulink项目的一部分，该工具用于在Simulink环境中便捷地导入和导出功能模型接口标准(FMI)组件，促进跨平台系统建模与仿真工作。 在MATLAB的Command Window中运行以下命令以开始使用FMIKit： 1. 下载并解压分布文件到当前文件夹。 ```matlab unzip(https://github.com/CATIA-Systems/FMIKit-Simulink/releases/download/v2.9/FMIKit-Simulink-2.9.zip, FMIKit-Simulink-2.9); ``` 2. 将文件夹添加到MATLAB路径中。 ```matlab addpath(fullfile(pwd, FMIKit-Simulink-2.9)); ``` 3. 初始化FMIKit。 ```matlab FMIKit.ini; ``` 确保在执行这些命令时，您的工作目录正确设置以便可以解压和访问文件。
     
  • Matlab在深度学习和神经网络中的应用.md
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    本篇文章主要介绍如何使用MATLAB进行深度学习与神经网络开发，涵盖相关工具箱的应用、模型搭建及训练方法等内容。 通过本讲义的学习，您已经初步掌握了Matlab在深度学习与神经网络领域的应用，包括从神经网络的构建与训练到深度学习在图像处理和自然语言处理中的应用。深度学习是人工智能的一个前沿领域，希望您能继续深入研究，探索更多高级模型和技术，为解决实际问题提供创新解决方案。
     
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    本教程详细介绍了如何使用Unity引擎将3D模型导出为FBX格式文件的过程和技巧，适合初学者学习。 在Unity中导出FBX模型的步骤如下：首先打开你的Unity项目并选择要导出的模型或资源；然后右键点击选中的对象，在弹出菜单中选择“Export Selected”选项，或者通过Assets菜单找到相应的导出功能；接着会弹出一个对话框让你指定输出路径和文件名，并且可以设置一些FBX导出参数以满足特定需求。完成这些步骤后就能成功地将模型保存为FBX格式了。
     
  • QTableWidget在QT4中导入和导出Excel表格
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    本教程详细介绍了如何使用Python结合PyQt4框架操作QTableWidget组件，实现将数据从Excel文件导入到QTableWidget以及从QTableWidget导出数据至Excel的功能。 了解如何使用TableWidget控件以及导入导出Excel数据是一个重要的技能。这包括掌握如何在程序中有效地管理和操作表格数据，并能够实现与外部文件的交互功能。通过学习相关的API文档和示例代码，可以更好地理解和应用这些技术来提高应用程序的数据处理能力。
     
  • Yolov3、Yolov4和Yolov5的网络架构图
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