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AlexNet模型压缩包

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简介：
AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。

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  • AlexNet模型压缩包
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    AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。
     
  • yolov3模型压缩包
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    Yolov3模型压缩包包含了优化后的YOLOv3目标检测模型文件，旨在减少模型大小的同时保持高精度和快速推理能力。适合移动设备部署使用。 为了解决小目标检测中的低检出率和高虚警率问题,本段落提出了一种改进的YOLO V3方法，并将其应用于小目标检测中。由于小目标像素较少且特征不明显，我们对原网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样处理，并将该结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，从而建立了4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多关于小目标的信息，在Darknet53结构中的第二个残差块中增加了两个新的残差单元。 通过使用K-means聚类算法对候选框的数量和宽高比进行了分析处理后，我们用改进的YOLO V3方法与原始版本在VEDAI数据集上进行对比实验。结果显示，改进后的模型能够更有效地检测小目标，并且提高了召回率以及平均准确度均值。
     
  • Gazebo模型库-Models压缩包
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    Gazebo模型库包含丰富的3D模型资源，用于机器人和虚拟环境仿真，其中Models压缩包提供了各种建筑物、地形及物件模型，便于用户快速搭建逼真的模拟场景。 对于需要使用Ubuntu仿真环境Gazebo的朋友来说，它是一款非常有用的工具。然而，在官网上下载的版本存在一些问题，比如模型库中的模型数量较少，并且每次打开都需要从网络上加载模型库，这会导致启动速度慢甚至出现黑屏现象。 为了解决这个问题，建议提前将完整的模型库下载下来并安装到本地系统中。可以找到一个名为models.tar.gz 的压缩包进行下载。解压后会得到一个包含所需模型的文件夹。接下来，请打开Ubuntu系统的home文件夹下的.gazebo目录，并将解压后的models文件直接移动或复制进去，如果有重复项出现，则选择替换。 完成上述操作之后，下次启动Gazebo时速度将会显著提升。
     
  • AlexNet模型.zip
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    《AlexNet模型》是一款开创性的深度卷积神经网络架构，由Alex Krizhevsky等人于2012年提出。该模型在ImageNet竞赛中取得优异成绩，引领了深度学习图像识别技术的发展潮流。 使用AlexNet论文实现猫狗数据集分类。压缩包内包含[model.py][split_data.py][train.py][inference.py][test.py][AlexNet.pth]以及几张推理用的图片，但不包括猫狗数据集。请在下载前参考相关博客内容以配合使用这些文件。
     
  • ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型文件压缩包RAR版
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    简介：此RAR压缩包内含基于SSD框架与MobileNetV1骨干网络，用于COCO数据集目标检测任务的预训练模型，日期为2017年11月17日。 TensorFlow模型可以提供给OpenCV等工具使用。
     
  • 基于AlexNet架构的模型：AlexNet-ImageNet-CNTK
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    简介：本项目基于经典卷积神经网络AlexNet架构，在Microsoft CNTK框架下进行训练和优化，并应用于ImageNet大规模图像识别任务，旨在探索其在现代计算环境中的表现。 基于AlexNet的模型结构：AlexNet-ImageNet-CNTK。
     
  • PaddleSlim模型压缩实战.pdf
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    《PaddleSlim模型压缩实战》是一份详细介绍如何使用飞桨（PaddlePaddle）框架中的PaddleSlim工具进行深度学习模型压缩的技术文档。通过阅读此PDF，读者可以掌握模型剪枝、量化等技巧，有效减少模型体积并提升计算效率，适用于希望优化模型部署的开发者和研究人员。 百度“深度学习”训练营提供的《PaddleSlim模型压缩实践》课程的讲解文档。
     
  • STM32F407项目模板压缩包
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    本压缩包为STM32F407项目的开发模板，包含初始化设置、常用函数库及示例代码，适用于快速搭建和调试基于该微控制器的嵌入式系统。 STM32F407工程模板压缩包提供了一个针对ST公司高性能ARM Cortex-M4微控制器的项目开发基础环境。根据提供的文件名称列表，我们可以推断出这个模板是为了方便开发者快速搭建起基于STM32F407的项目环境，适用于多种开发场景。 其中包含的.vscode目录表明该模板可能包含了适用于Microsoft Visual Studio Code编辑器的配置文件，比如项目配置、调试设置和任务运行配置等。VS Code是一款广泛使用的开源代码编辑器，具有良好的扩展性和轻量级特点，很多开发者会使用它作为嵌入式开发的IDE，并通过安装相应的插件来支持CC++等语言的开发与调试。 紧接着是third_lib目录，很可能存放了第三方库文件。在嵌入式开发中，经常会用到各种成熟稳定的第三方库来简化开发流程，比如用于加密、通信协议或图形显示等功能的库。这些库可以在项目初期直接使用，开发者只需关注业务逻辑相关的部分即可。 app目录是用来存放应用程序代码的地方，在这里可以编写与具体功能实现和管理资源有关的代码。由于STM32F407具有强大的处理能力和丰富的外设接口，通常会在这个目录中编写驱动外设、实现算法以及组织应用结构的相关代码。 mdk目录则包含Keil MDK-ARM开发套件的配置文件及项目相关设置。作为专业的ARM开发环境，Keil MDK支持从微控制器编程到系统仿真等多种功能，并且是许多嵌入式开发者首选的工具之一。该目录中可能包含了工程文件(.uvprojx)，用于MDK的项目设置、源代码以及库文件等。 driver目录通常用来存放硬件驱动程序，这些程序连接底层硬件与上层应用，在这个目录下应该能找到针对STM32F407芯片各种外设（如串口、I2C、SPI、定时器和ADC）的驱动代码。固件则是嵌入式设备内置软件的基础部分，通常存储在非易失性内存中。 firmware目录用来存放启动代码、中断处理程序以及系统初始化等代码，在设备上电后首先运行这些代码以完成硬件初始化并为应用软件做好准备。 以上内容提供了这个STM32F407工程模板压缩包的概览和可能包含的内容，它为开发者提供了一个完整的可以立即开始编码的基础环境。通过使用此模板，开发者能够快速搭建起一个功能完善且结构合理的项目框架，并有更多的时间专注于具体的功能实现及产品的开发工作。
     
  • 压缩气体仿真模型_CaES_ShakingK8X_储能_压缩空气_Simulink
    优质
    本项目基于Simulink平台开发，构建了CaES ShakingK8X压缩空气储能系统的仿真模型，用于研究和优化压缩气体储能技术。 压缩空气储能仿真Simulink模型适用于MATLAB 2017及以上版本。
     
  • ResNet152模型的压缩文件.zip
    优质
    本压缩文件包含了一个基于深度学习的经典模型——ResNet152的权重参数及相关配置信息。该资源适用于图像识别和分类任务的研究与应用开发。 来自download.pytorch.org/models的resnet152(pretrained=True)模型。