包括三个文件： 1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt

包含四个版本的预训练模型 yolor-p6.pt yolor-w6.pt yolor-e6.pt yolor-d6.pt

包含两个个版本的预训练模型 yolor_csp.pt yolor_csp_x.pt

u2net网络的预训练模型+抠图人群+通过python库backgroundremover直接抠图+冲吧

预训练语言模型，可用于文本分类等NLP任务，序列标注任务，情感分析任务，采用业界通用的技术实现，接下游文本分类，序列标注，情感分析等任务，性能良好

这个项目是我在学习Pytorch的时候做的一个简单的CIFAR-10数据集的训练模型，里面每一步都有详细的注释介绍，很适合深度学习小白下载学习。其中包含我模型训练的代码，也包含模型测试的代码，大家可以修改参数进行测试。 1、train.py 是我训练模型的代码 2、nn_module.py 是我神经网络模型的代码 3、test.py 是我测试模型的代码 4、images 是我用来测试的图片 5、myModule_19.pth 是我训练20次后得到的模型

包含蝴蝶图片分类数据集，20个类别，文件夹分类。分类模型resnet，训练模型、预测代码。

手写字符识别 这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统，在这里我使用chars74k数据集来训练模型 先决条件： Python 水蟒 点子 虚拟环境 从下载手写数据集 每个班级只有55个样本，因此我编写了脚本来创建具有不同背景色的重复图像。 克隆此存储库并使用以下命令创建virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 导航到克隆目录 pip install -r requirements.txt 为数据集创建重复图像 python generate_dataset.py 打开笔记本 jupyter notebook

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MXNet 深度学习，人脸识别预训练模型：(1) arcface_r100_v1 ：model-0000.params ,model-symbol.json (2) retinaface-R50: R50-0000.params, R50-symbol.json