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demo仓库和视频演示:
卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等
001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码
002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch
003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet
004基于python的hog+svm实现目标检测
005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量
006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort
007CycleGAN_风格迁移+qt界面
008yolov4口罩目标检测识别
009中草药识别小程序
010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别
011汉字识别crnn_qt界面
012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面
013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测
014人脸识别打卡签到系统pyqt界面
015连续的手写中
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