Unity的Ui空物体渐变色描边UIoutline.unitypackage
2022-05-12 16:05:49
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基于双目立体视觉技术的快速非接触测量目标物体的体积以及三维重建仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-10 09:07:46
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Linux创始人LinusTorvalds有一句名言：Talk is cheap, Show me the code.（冗谈不够，放码过来！）。
代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。
YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。
本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码，具体内容包括：
YOLO目标检测原理 神经网络及Darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 深度学习计算的利器：BLAS和GEMM GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用 YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。
除本课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》外，
2022-05-09 20:53:55
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本系统通过目标检测算法使得系统可以通过图片识别一个或多个垃圾并对其进行分类，相较于传统的图片分类算法，允许用户同时识别多种垃圾；通过基于深度学习算法的文本分析使得系统能够充分理解各种物体名称的具体含义，以便于通过用户输入的名称对垃圾种类进行分类。
二、系统说明
2.1 功能介绍
图片垃圾分类：系统能够对图片中的多个物体进行检测并进行垃圾分类，最终返回待分类垃圾的物体名称以及其所属的垃圾类别。
文本垃圾分类：系统在对接收到的文本进行检测后，会返回待分类垃圾所属的垃圾类别。
2.2 数据介绍
图片数据集：图片识别类来自2019华为云垃圾分类挑战赛、爬虫搜集，共两万余张图片，91类物体；目标检测类为COCO数据集。
文本数据集：爬虫搜集，共3000类物体名称（其中有相似的，例如电池和干电池）
由于数据集过大，因此不会上传，如有需要可以在issue中提出。
2.3. 模型介绍（v1.0版本）
目标检测模型使用谷歌Object-Detection中的SSD模型、图片识别模型使用Inception-Resnet-v2模型。
文本分类模型使用两层双向LSTM与两层一维卷积模型，其中词向量层使用了
2022-05-09 11:04:27
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