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SCUT-FBP5500

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简介：
SCUT-FBP5500是由华南理工大学开发的一个大规模中文文本预训练模型，专为促进自然语言处理任务的性能而设计。 SCUT-FBP5500是由中国南方理工大学提供的数据集，包含来自5,500个身份的超过5,000张人脸图像。该数据集中包括了不同年龄、性别和肤色的人脸图像，并且涵盖了多种角度和表情条件下的面部样本。所有图像均已标注并进行了对齐处理，同时具有较高的质量水平。

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  • SCUT-FBP5500
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    SCUT-FBP5500是由华南理工大学开发的一个大规模中文文本预训练模型，专为促进自然语言处理任务的性能而设计。 SCUT-FBP5500是由中国南方理工大学提供的数据集，包含来自5,500个身份的超过5,000张人脸图像。该数据集中包括了不同年龄、性别和肤色的人脸图像，并且涵盖了多种角度和表情条件下的面部样本。所有图像均已标注并进行了对齐处理，同时具有较高的质量水平。
     
  • BeautyPredict:利用SCUT-FBP5500数据集的深度学习技术进行面部美容预测
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    BeautyPredict是一款基于SCUT-FBP5500数据集的先进面部美容评估工具，运用深度学习算法精准预测个人面部吸引力，为美学研究及应用提供有力支持。 本段落介绍的基于SCUT-FBP5500数据集的深度学习方法进行面部美容预测已在本项目中部分实施。该数据集包含5500张正面人脸图像，这些图像具有不同的属性（如性别、种族和年龄）以及不同的标签（如面部标志、美女评分1到5分），从而支持使用不同计算模型来评估各种FBP范例。 此外，在这个数据集上对三个最近提出的具有不同结构的CNN模型进行了评估，包括AlexNet、ResNet-18和ResNeXt-50。这些模型通过利用ImageNet数据集预先训练好的网络权重进行初始化并进行训练。实验结果显示，最深的基于CNN架构的ResNeXt-50模型取得了最佳性能。 第二篇论文将面部吸引力计算转变为标签分布学习问题，并提出了一种端到端的学习框架以解决此任务，在标准基准SCUT-FBP数据集上进行了广泛的测试和验证。
     
  • SCUT操作系统实验课程
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    SCUT操作系统实验课程旨在通过实践教学让学生深入了解操作系统的内部机制与工作原理，培养学生的动手能力和创新能力。 SCUT操作系统实验（Linux版）涵盖了进程、线程、系统调用以及shell的相关内容，并附有源码和报告，仅供参考。
     
  • SCUT 2018 复试上机测试第一题
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    SCUT 2018复试上机测试第一题是南方科技大学计算机科学与技术专业2018年研究生招生复试中的编程题目，考察学生的算法设计和编码实现能力。 华南理工大学2018年机试第一题的资料可以供有需要的同学下载。
     
  • MATLAB微分方程代码-数学实验：SCUT数学实验
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    本资源为华南理工大学数学实验课程中使用MATLAB编写的微分方程求解代码，适用于学习和实践数值分析方法。 使用Matlab进行微分方程代码编写及华南理工大学数学实验介绍（2020年）。本课程涵盖了数学实验的多个方面：包括符号运算、编程与作图、代数模型实验（如代数变换和代数方程）、分形实验、插值方法以及Monte Carlo模拟。重点在于利用Matlab解决实际问题，特别是通过其强大的符号计算功能来处理微分方程相关任务。
     
  • PSenet阅读笔记及SCUT-CTW1500数据下载与文本标注解析-附资源链接
    优质
    本篇博客详细介绍了PSenet模型的阅读笔记，并提供了SCUT-CTW1500数据集的下载方法和文本标注解析，同时包含相关资源链接。适合研究文字识别技术的学习者参考使用。 psenet的阅读笔记涉及SCUT-CTW1500数据集以及文本标注格式的理解。
     
  • SCUT HEAD人头检测数据集（A和B两部分），适用于各种AI训练算法，已划分测试集、训练集和验证集。
    优质
    SCUT HEAD是一个专为AI开发的人头检测数据集，包含A和B两个部分，涵盖多样化的场景与姿态。该数据集精准划分为训练集、测试集及验证集，助力各种算法模型的优化与评估。 SCUT HEAD人头检测数据集包含4405张图像，标记了111251个人头。该数据集分为两部分：第一部分有2000张图像，来源于大学教室的监控视频；第二部分包括2405张从网络获取的图像。每一张图中的头部都用边界框和注释进行了标注，并使用xmin、ymin、xmax和ymax坐标标记了每个可视头部的位置，确保整个头部都被覆盖到，但不包含背景信息。A部分和B部分被划分为训练集和测试集两大部分。数据集遵循Pascal VOC标准进行组织。