bubbliiiing/yolox-tf2 bubbliiiing/yolox-tf2

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    Python
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    Apache License 2.0
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bubbliiiing/yolox-tf2
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bubbliiiing

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这是一个yolox-tf2的源码，可以用于训练自己的模型。

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keras-face-recognition

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object-detection-augmentation

这里面存放了一些目标检测算法的数据增强方法。如mosaic、mixup。
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efficientnet-yolo3-pytorch

这是一个efficientnet-yolo3-pytorch的源码，将yolov3的主干特征提取网络修改成了efficientnet
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里面会保存许多优秀的卷积神经网络结构，这些结构可以帮助我们更好的设计网络。
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segmentation-format-fix

该仓库中放置了一些工具，用于调整语义分割算法的数据集格式，使其符合训练要求。
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count-mAP-txt

这个是一个在SSD的基础上用于生成绘制mAP代码所用的txt的例子。（目的是生成txt）
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Keras-Attention

这个仓库主要包含了LSTM、卷积神经网络中，注意力机制的实现。
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mtcnn-keras

这是一个利用keras实现mtcnn的代码，可以实现人脸检测。
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yolov5-v6.1-pytorch

这是一个yolov5-v6.1-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。
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stable-diffusion

这是一个stable-diffusion的库。
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yolov5-tf2

这是一个YoloV5-tensorflow2的源码，可以用于训练自己的模型。
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Bubbliiiing

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efficientdet-keras

这是一个efficientdet-keras的源码，可以用于训练自己的模型。
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Transfer-Learning

这是一个有关迁移学习的仓库，在这里可以看到迁移学习的各种用法。
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Mobilenet-SSD-Essay

这是Mobilenet-SSD的论文版，可用于训练与预测。
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yolact-pytorch

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这是一个mobilenet-yolov4的库，把yolov4主干网络修改成了mobilenet，修改了Panet的卷积组成，使参数量大幅度缩小。
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M2det-Keras

这是一个M2det的Keras实现的库，可以实时检测与训练。
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Siamese-keras

这是一个孪生神经网络（Siamese network）的库，可进行图片的相似性比较。
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这是一个unet-tf2的源码，可以用于训练自己的模型。
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RFB-keras

这是一个利用Keras实现RFBnet的库，RFBnet是SSD的改进版，其整体的结构与SSD相差不大，其主要特点是在SSD的特征提取网络上用了RFB模块。
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DiT-pytorch

这是一个DiT-pytorch的代码，主要用于学习DiT结构。
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这是一个efficientdet-tf2（tensorflow2）的源码，可以用于训练自己的模型。
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srgan-pytorch

这是一个srgan-keras的源码，可以用于训练自己的模型。
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seq2seq-keras

这是一个利用keras实现seq2seq模型的仓库，大家可以通过这个仓库学习到许多的seq2seq的例子
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deeplabv3-plus-tf2

这是一个deeplabv3-plus-tf2的源码，可以用于训练自己的模型。
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这是一个blip-pytorch简化的代码，适用于了解Attention与Transformer的结构。
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QRcode-location

This is an Example about how to locate QRcode.
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这个例子可以用LSTM来写五言诗。
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这是一个Colab使用的示例notebook。配合博文使用。
Jupyter Notebook
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yolov5-v6.1-tf2

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