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K210_Yolo_framework: 基于TensorFlow的Yolo v3框架，适用于K210的多种模型和数据集...

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简介：
K210_Yolo_framework是一个基于TensorFlow开发的YOLO v3框架，专为K210芯片优化，支持多种模型与数据集，致力于边缘设备上的高效目标检测。 目录：K210 YOLO V3框架 这是一个清晰、可扩展的YOLO v3框架，能够实时显示召回率和精度，并且易于与其他数据集一起使用。该框架支持多个模型主干并进行扩展，同时支持n个输出层和m个锚点。此外，它还支持模型重量修剪以及便携式型号用于Kendryte芯片。 VOC训练设置环境在Ubuntu 18.04、Python 3.7.1上进行了测试，并且可以在requirements.txt文件中查看其他测试详情。 准备数据集：首先使用脚本下载以下文件： - VOCtrainval_11-May-2012.tar - VOCtrainval_06-Nov-2007.tar - VOCtest_06-Nov-2007.tar

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    K210_Yolo_framework是一个基于TensorFlow开发的YOLO v3框架，专为K210芯片优化，支持多种模型与数据集，致力于边缘设备上的高效目标检测。 目录：K210 YOLO V3框架 这是一个清晰、可扩展的YOLO v3框架，能够实时显示召回率和精度，并且易于与其他数据集一起使用。该框架支持多个模型主干并进行扩展，同时支持n个输出层和m个锚点。此外，它还支持模型重量修剪以及便携式型号用于Kendryte芯片。 VOC训练设置环境在Ubuntu 18.04、Python 3.7.1上进行了测试，并且可以在requirements.txt文件中查看其他测试详情。 准备数据集：首先使用脚本下载以下文件： - VOCtrainval_11-May-2012.tar - VOCtrainval_06-Nov-2007.tar - VOCtest_06-Nov-2007.tar
     
  • 花朵数据集——适用于多种生成模型的训练
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    花朵数据集是一款精心设计的数据集合，专为提升各种生成模型的表现而生。它包含丰富的花卉图像与详细标注信息，助力研究者优化算法、创新应用。 花朵数据集用于训练各种类型的生成模型。
     
  • 基于TensorFlow框架的BERT模型源代码
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    本项目提供了一个使用TensorFlow实现的BERT（双向编码器表示来自变压器）模型的完整源代码库。该实现允许用户轻松地对预训练的BERT模型进行微调，以适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、问答等。 关于BERT模型的代码可以在GitHub上找到相关的源代码。这些代码是基于Google的TensorFlow框架开发的BERT模型。
     
  • SOFA-ACTS：一种基于数据模型驱动的白盒测试框架
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    简介：SOFA-ACTS是一种创新的数据模型驱动型白盒测试框架，旨在通过深入分析软件内部结构来提升代码质量与系统稳定性。 ACTS 是一个基于数据模型驱动测试引擎的新一代测试框架，该框架使用 YAML 格式的数据作为基础，并在此基础上构建了一个基于数据模型的驱动引擎来适配 TestNg 和 SOFABoot 的测试上下文环境；支持高效、标准化地创建用例，实现可视化编辑测试数据，精细化校验结果数据和自动清理数据库中的测试数据。这不仅可以有效降低人工录入用例数据的成本，还能够通过 API 重写提升测试代码的可扩展性和复用性，并提供特有的注解来增强测试代码编排的灵活性。 在保证软件质量与提高测试效率方面，现有框架通常需要依赖大量的人工编写代码来进行测试数据组织、业务调度、校验点控制和数据库清理工作。这导致了数据和代码之间的紧密耦合问题，使得精细化校验难以实现，并且随着功能复杂度增加，测试代码量急剧膨胀，复用性也随之降低。 为了应对这些挑战并提高测试效率及确保数据验证的完整性和准确性，蚂蚁金服基于 TestNg 开发了 ACTS 测试框架。
     
  • 适用于Yolo训练的车辆和行人数据集
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    该数据集专为YOLO算法设计，包含丰富的车辆与行人图像样本，涵盖多样化的场景、光照条件及视角变化，旨在提升模型在复杂环境下的检测精度。 该数据集包含1万多张带有标签的图片，用于车辆行人检测任务。目标类别包括person和car两种。标签格式提供VOC（xml）和YOLO（txt）两种格式，适用于智能驾驶场景中的车辆行人检测需求。
     
  • 适用于YOLO格式的吸烟数据集
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    本数据集专为YOLO物体检测模型设计，包含大量标记的吸烟行为图像，旨在提升在各种环境下识别和监测吸烟行为的准确性。 吸烟数据集，适用于YOLO格式。
     
  • 基于PaddlePaddle框架的ch-pp-ocr-v3训练的车牌识别模型
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    本项目采用PaddlePaddle深度学习框架，成功训练了ch-pp-ocr-v3模型，专门针对复杂环境下的车牌识别任务，具备高精度和鲁棒性。 PaddlePaddle框架中的ch_pp_ocr_v3训练的车牌识别模型，在测试中达到了97.88%的精度。该模型包含内嵌的字典文件以及训练过程中使用的yaml配置文件。
     
  • 适用于YOLO系列神经网络训练的各种车辆数据集（YOLO格式）
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    本数据集专为YOLO系列神经网络设计，包含各类车辆图像，标注信息符合YOLO标准格式，适用于物体检测模型的高效训练与优化。 各种车辆类别的YOLO数据集包含五种类型的车辆：救护车、公交车、汽车、摩托车和卡车。这些数据可以直接用于与车辆相关的神经网络训练。
     
  • 基于Swin Transformer和UNet框架的图像分割模型在TensorFlow中的实现与应用
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    本研究提出了一种结合Swin Transformer与UNet架构的创新图像分割模型，并实现了其在TensorFlow平台的应用，以提升医学影像等领域的精确度与效率。 本段落详细阐述了一种融合了Swin Transformer编码器和解码模块（类似于UNet结构）的深度神经网络设计方法，并附有TensorFlow的具体实现方式。具体而言，在构建的自定义Model类—SwinUnet下完成了对编码阶段使用的Patch Merging操作以及解码部分中反卷积层和跳跃连接等机制的设计；利用预训练权重加快收敛速度；最后给出了样例演示用法，验证所构造网络能够正确地完成端到端预测任务的能力。 本教程主要面向有一定机器学习基础知识的科研工作者和技术人员。特别是对于那些熟悉深度学习框架并且对医学影像识别或其他图像处理领域感兴趣的从业者来说非常有价值。 使用场景及目标：①帮助研究者创建高效的图像分类系统，特别是在医疗诊断等领域内高分辨率遥感影像或者显微图像的应用中表现突出；②为想要深入了解现代计算机视觉算法内在原理的研究人员提供有价值的参考资料。通过对本项目的学习，学员将能够掌握构建此类先进模型的关键步骤，从定义参数设置到实际部署上线整个流程。 此外，由于该模型采用Transformer家族最新研究成果之一即Swin架构来充当骨干提取特征，因此其相较于传统的CNN表现出了更高的鲁棒性和灵活性；与此同时得益于残差链接的引入使得网络更容易训练同时也有利于保持多尺度信息的一致性和完整性，提高语义表达水平。此外还支持直接读入任意大小的图片而不必做过多预处理调整即可快速获得理想结果。
     
  • TensorFlow-YOLO模型
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    TensorFlow-YOLO模型是一种结合了深度学习框架TensorFlow和目标检测算法YOLO的优势，用于实时进行图像中物体识别与定位的技术方案。 YOLO将物体检测视为回归问题来解决。通过一个单独的端到端网络，从原始图像输入直接输出物体的位置和类别。