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一个采用libtorch (PyTorch C++) 的C++可训练语义分割库 - C/C++开发

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简介：
这是一个基于LibTorch（PyTorch C++绑定）构建的开源C++库，专注于提供高效、灵活的语义分割模型训练功能，适合于需要深度学习能力但偏好使用C++语言的开发者和研究人员。 这是一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet和ResNext，架构则有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3及DeepLab-V3+等多种选择。 该库的主要特点如下： 1. 高级API：仅需一行代码即可创建神经网络。 2. 支持七种用于二元和多类分割的模型架构，包括著名的U-Net。 3. 提供多种编码器选项，并且所有编码器均配备了预训练权重以实现更快、更好的性能。 4. 相较于PyTorch CUDA版本，收敛速度提高了至少35%。

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  • 一个采用libtorch (PyTorch C++) 的C++可训练语义分割库 - C/C++开发
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    这是一个基于LibTorch（PyTorch C++绑定）构建的开源C++库，专注于提供高效、灵活的语义分割模型训练功能，适合于需要深度学习能力但偏好使用C++语言的开发者和研究人员。 这是一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet和ResNext，架构则有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3及DeepLab-V3+等多种选择。 该库的主要特点如下： 1. 高级API：仅需一行代码即可创建神经网络。 2. 支持七种用于二元和多类分割的模型架构，包括著名的U-Net。 3. 提供多种编码器选项，并且所有编码器均配备了预训练权重以实现更快、更好的性能。 4. 相较于PyTorch CUDA版本，收敛速度提高了至少35%。
     
  • 一个利用libtorch（PyTorch C++版）进行C++语义分割训练的库-C/C++开发
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    这是一个基于LibTorch框架的C++语义分割项目，旨在为开发者提供高效的语义分割模型训练工具。通过此库，用户可以方便地利用PyTorch强大的功能来优化和加速其C++应用中的图像处理任务。 一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet、ResNext。架构有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3以及DeepLab-V3+。该库的主要特点如下：高级API，仅需一行代码即可创建神经网络；提供7种用于二进制和多类分割的模型架构（包括著名的Unet）；所有编码器均具有经过预训练的权重以加快并提高编码效率；与PyTorch CUDA相比，收敛速度提高了35%或更多。
     
  • PyTorch-CPP：利用LibTorch开展PyTorch C++推理-源码
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    PyTorch-CPP项目使用LibTorch库在C++环境中执行高效的PyTorch模型推理。该项目提供了丰富的示例代码，帮助开发者快速上手和理解如何将训练好的PyTorch模型部署到C++应用中进行预测。 该演示将展示如何使用LibTorch来构建C++应用程序。 更新记录： - [2019/01/18]：初始化仓库，并用PyTorch 1.0进行测试。 - [2020/02/22]：感谢两位贡献者，他们已经根据LibTorch 1.4.0和OpenCV 4.0更新了演示内容。 - [2020/04/15]：使用OpenCV 4.3、PyTorch 1.4以及LibTorch 1.4重新测试本教程，并为初学者改进自述文件。 - [2020/04/25]：更新CMakeLists.txt以适应C++14，同时用CUDA 10.0、PyTorch 1.5和LibTorch 1.5进行再测试。 - [2020/11/08]：优化自述文件，并使用PyTorch 1.7与不同的硬件配置（包括CUDA版本和cuDNN）重新进行了内容的准备。 步骤0：依赖项安装 确保正确安装了LibTorch和OpenCV。请根据您的系统环境相应地设置这些库，以便能够顺利进行后续操作。
     
  • 一个用C语言开发的C语言编译器.zip
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    这是一个利用C语言编程语言创建的C语言源代码编译工具软件包。它提供了从高级语言到机器语言转换的功能，适用于学习和研究用途。 标题中的“一款用C语言写的C语言编译器”指的是使用C语言开发的源代码，用于编译其他C语言程序的工具。这个项目可能旨在教学目的，帮助学生理解编译器的基本工作原理，或者作为轻量级、特定用途的C编译器实现。 描述中的“新手学习C语言的绝佳资料”暗示了该压缩包除了包含一个用C语言开发的源代码外，还可能包括丰富的学习资源，如教程、示例代码和练习题等。这些资源旨在帮助初学者掌握C语言编程的基础知识。对于入门者来说，理解和掌握语法、数据类型、控制结构、函数以及指针等核心概念至关重要。 在标签中提到的“C语言”是该压缩包的核心主题之一。作为一种基础且强大的编程语言，它被广泛应用于系统和嵌入式开发等领域。学习内容通常包括以下几个方面： 1. **基本语法**：变量声明、常量定义及各种数据类型（如int、char、float等）。 2. **控制结构**：条件语句（if-else）、循环（for、while、do-while）。 3. **函数**：自定义功能模块，支持使用函数指针。 4. **指针**：用于内存管理和数组操作的工具。 5. **预处理器指令**：宏定义和头文件包含等机制。 6. **输入输出处理**：通过标准库中的printf和scanf实现数据读写。 7. **结构体与联合体**：创建复杂的数据类型以满足特定需求的功能。 在压缩包中，“my_resource”子目录可能包含了编译器的源代码、教程文档、示例程序以及练习题等。这些内容为学习者提供了理论知识和实践操作的机会，帮助他们更好地理解C语言及其应用。通过实际编写与使用自己开发的C语言编译器，学习者的编程技能及问题解决能力都能得到显著提升，并为进一步从事软件开发工作打下坚实基础。
     
  • C++ 实现的 Deeplab_v3 语义分割
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    本项目采用C++语言实现Deeplab_v3算法，专注于图像处理中的语义分割任务，旨在提供高效、准确的像素级分类解决方案。 在模型仓库中有许多不同的模型可供选择。我先尝试下载一个看看效果如何：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_dm05_pascal_trainaug_2018_10_01.tar.gz，但由于我的TensorFlow是1.0版本，无法直接运行该模型。因此，需要对模型进行一些修改，去掉“Conv2D”的属性“dilations”和“data_format”，以及“Cast”的属性“Tru”。
     
  • 用C#开发一个打字练习项目.zip
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    本资源为C#编程语言实现的一个打字练习软件项目。旨在帮助用户提高打字速度和准确性，通过多种练习模式提升技能，适合初学者及进阶学习者使用与参考。包含源代码及相关文档，便于下载者快速上手开发或直接应用。 使用C#语言控制台项目开发一个打字练习小工具，适合在校大学生以及自学C#编程的人群。
     
  • 一个采用C++语言的绘图程序
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    这是一款使用C++编写的图形绘制软件，用户可以通过它轻松创建和编辑各种图形，满足基本到复杂的绘图需求。 在Visual C++平台上用C++语言编写的一个简单画图程序，仅供学习和参考。
     
  • 用C/C++编写语义分析器
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    本项目旨在利用C/C++语言开发高效的语义分析器，专注于编译原理中的高级阶段，深入探讨代码结构与逻辑分析。通过严谨的设计和实现，增强程序理解和优化能力，为软件工程提供强大支持。 这次编译原理实验要求实现语义分析，但由于最近空闲时间较少，我只能快速复习基础知识后直接动手编写代码。之前设计的文法大多只是为了测试目的，并不规范，这使得编写语义子程序变得非常困难。因此，要构建一个高效的语义分析器，必须从头开始精心设计文法。需要注意的是，这个语义分析器是在我先前编写的语法分析器的基础上进行开发的。
     
  • C++ libTorch CPU版本发布
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    libTorch是PyTorch团队提供的轻量级库，近期发布了支持C++编程语言和仅CPU计算的版本，便于开发者在无GPU环境下使用。 C++ libTorch CPU版本的部署教程可以在相关技术博客或文档中找到详细步骤。例如，在一篇详细的指南中介绍了如何在不使用GPU的情况下设置libTorch，并提供了具体的操作流程，帮助用户顺利完成环境配置。请注意查找官方资源和社区支持以获取最新信息和技术指导。
     
  • 采用C语言开发的仓库管理系统
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    本系统为一款基于C语言编写的高效仓库管理解决方案，旨在通过简洁、高效的代码实现对库存信息的精准管理和优化。 基于C语言的仓库管理系统；支持物品增加、删除、查找、修改等功能；使用通用数据类型，只需少量代码修改即可适用于其他类型的管理系统。