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该文件包含keras-yolo3-recognize。

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简介：
手-Keras-YOLO3模型训练参考：请参阅Gitee上的资源链接：https://gitee.com/cungudafa/keras-yolo3。此外，YOLO3识别的参考资料位于GitHub上：https://github.com/AaronJny/tf2-keras-yolo3。

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  • Keras-YOLO3权重文件
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    简介：Keras-YOLO3权重文件是用于物体检测任务的一种深度学习模型资源，基于Keras框架实现，采用YOLOv3算法，能够高效准确地识别图像中的多种对象。 keras-yolov3权重文件提供了预训练模型的参数，可以直接用于物体检测任务。
     
  • keras-yolo3-recognition.rar
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    keras-yolo3-recognition 是一个基于Keras框架实现的YOLOv3模型项目，用于目标检测和识别任务，适用于各种图像识别应用场景。 hand-keras-yolo3-recognize模型训练参考：gitee上的cungudafa项目中的keras-yolo3部分；yolo3识别参考自AaronJny的tf2-keras-yolo3仓库。
     
  • yolov3_keras: 关于yolo3-keras的
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    YOLOv3_Keras是基于Keras框架实现的轻量级实时目标检测模型YOLOv3的Python代码库。它提供了训练、测试和使用预训练权重的功能，方便用户快速上手进行图像中的对象识别与定位研究或应用开发。 yolo3-keras的源码可用于训练自己的YOLOv3及YOLOv3-tiny模型。 环境要求： - Python： 3.7.4 - Tensorflow-GPU: 1.14.0 - Keras: 2.2.4 快速使用步骤如下： 1. 下载yolov3-keras代码。 2. 下载YOLOv3的权重文件，并将其放入根目录下。 3. 执行以下命令，将Darknet下的YOLOv3配置文件转换为Keras适用的h5文件： - python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 - python convert.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights model_data/yolov3-tiny.h5 模型文件说明如下： - 模型文件：ep034-loss6.105-val_l，表示训练到第34个epoch时的损失值为6.105。
     
  • Keras-YOLO3 实时目标检测
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    Keras-YOLO3是一款基于深度学习框架Keras开发的目标检测工具，采用YOLOv3算法实现实时、高效地识别图像或视频中的物体。 Keras-YOLO3 实现了实时目标检测功能。更多详细内容可以参考相关文献或博客文章。
     
  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
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    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • 基于Keras和TensorFlow的Python-YOLO3动漫人脸识别
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    本项目利用Python、Keras及TensorFlow框架实现YOLOv3算法，专注于动漫中的人物面部识别，旨在提高模型在二次元图像中的检测精度与速度。 YOLO3 动漫人脸识别（基于keras和tensorflow）
     
  • GUI_Simulink_Scope: 该文件包含guide_simulink_sfunction接口，内容较为简单...
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    本文件提供了GUIDE与Simulink S-Function接口的基本实现方法，通过简单的示例帮助用户理解如何在MATLAB环境中集成图形界面和仿真模型。 该文件包含一个名为 `guide_simulink_sfunction` 的接口，这是一款简单易用的应用程序。主要目的是解决一位学生提出的疑问：“如何在 GUI 界面中实时显示 Simulink 结果，并超越 Simulink 自身的边界？”GUI（即 `simulink_gui_interface`）非常简洁，它调用了名为 `simulink_model.mdl` 的 Simulink 模型。该模型进一步利用 S 函数 (`sfun.m`) 来绘制数据。 我尽量简化了这个例子以使其更容易被更多人理解与应用。值得注意的是，在从 Simulink 直接运行 `simulink_model.mdl` 时，相比通过接口本身（即 `simulink_gui_interface`）来执行模型的仿真所需的时间要长一些！ 若需启动该程序，请在 MATLAB 工作区中输入：`simulink_gui_int`。
     
  • keras-tcn3.zip文件
    优质
    keras-tcn3.zip 文件包含一个使用 Keras 实现的时间卷积网络 (Temporal Convolutional Network, TCN) 的代码库。此资源适用于时间序列预测和自然语言处理等领域，支持快速模型训练与灵活的架构配置。 使用时间卷积网络进行回归预测以及分类的一些案例非常有帮助。
     
  • Keras-OCR: 包含CRAFT文本检测器和Keras CRNN识别模型的灵活版本
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    Keras-OCR是一款集成CRAFT文本检测与CRNN识别模型的灵活框架，适用于多种场景下的光学字符识别任务。 Keras-OCR 是一个经过修饰且打包的版本，并提供了用于训练文本检测及 OCR 管道的高级 API。它支持 Python 3.6 及以上版本以及 TensorFlow 2.0 或更高版本。 安装方法如下： ``` # 使用 master 分支进行安装 pip install git+https://github.com/faustomorales/keras-ocr.git#egg=keras-ocr # 使用 PyPI 进行安装 pip install keras-ocr ``` 此软件包包括通过易于使用的实施的 CRAFT 文本检测模型和 CRNN 识别模型。以下是导入 matplotlib 和 Keras OCR 的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import keras_ocr # Keras-OCR 将自动下载必要的资源。 ``` 以上就是对原文的主要信息进行重写后的版本，去除了链接等不必要的内容。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。