注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 模拟电路和数字电路笔试知识和面试知识.pdf

  2. 每次面试都被问到模电和数电，因此想给大家分享一份关于模拟电子技术的面试题，希望有所帮助电流放大就是只考虑输出电流于输入电流的关系。比如说,对于一个uA级的信号,就需要放大后才能驱动 些仪器进行识别(如生物电子),就需要做电流放大。 功率放大就是老虑输出功率和输入功率的关系。 其实实际上,对于任何以上放大,最后电路中都还是有电压,电流,功率放大的指标在,叫什么放大,只 是重点突出电路的作用而已 15.推挽结构的实质是什么? 般是指两个三极管分别受两互补信号的控制,总是在一个三极管导通的时候另一个截

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-08-18
    • 文件大小：628736
    • 提供者：maosheng007

  1. 转：SAS工具的使用简介

  2. NULL 博文链接：https://xuan0506.iteye.com/blog/104158752使用过程 GCHART制作柱状图和饼图 397 Total Contract Costs by Regi SUM of JOB ToTAL by REG IoN $2,44,R04 11.1x 253 700,59 Portland 69 $1:913,a8l Raleigh $1,152,342 加人分组变量 在饼图中,也可加入第二个分类变量,只要在 CHART语句中加入选项 GROUP=变量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38669628

  1. EfficientDet- Scalable and Efficient Object Detection(中文版).pdf

  2. google EfficientDet 算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN 和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP 来获得更好的精度。图和图形显示COCO 数据集上的性能比较。在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP 比YOLOv3 少28 倍，FLOP 比RetinaNet 少30倍，FLOP 比最近基于ResNet 的NAS-FPN 少19 倍。特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：572416
    • 提供者：myhes

  1. ILSVRC2015_DET.tar.gz数据集百度云链接.txt

  2. txt文档存储的是该数据集的百度云链接，永久有效！这个数据集真的很难寻找，我找了好久，最后还是下载的，看到网上没有百度云链接，才上传了这个资源，下载不易，有需要者请自行下载，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：74
    • 提供者：qq_38680752

  1. efficientdet-pytorch:这是一个有效det-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. Efficientdet：可扩展且高效的对象目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 2017年COCO火车 COCO-Val2017 512x512 33.1 2017年COCO火车 COCO-Val2017 640x640 38.8 2017年COCO火车 COCO-Val2017 768x768 42.1 2017年COCO火车 COCO-Val2017 896x896

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42143092

  1. Halpe-FullBody:哈尔佩-源码

  2. Halpe人体关键点和HOI-Det数据集 什么是Halpe？ Halpe是和的联合项目。它旨在将人类的理解推向极致。我们提供了人类关键点的详细注释，以及来自HICO-DET的人对物体交互trplet。对于每个人，我们总共注释了136个关键点，包括头，脸，身体，手和脚。下面我们提供Halpe数据集的一些样本。 下载 火车注解[| ] Val注释[| ] 从训练图像 来自Val图像 实时演示与跟踪 训练有素的模型在可用！查看其 关键点格式 我们总共注释了136个关键点： //26 bo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42160376

  1. RotationDetection:这是基于张量流的旋转检测基准，也称为UranusDet-源码

  2. 天王星 抽象的 这是基于张量流的旋转检测基准，也称为UranusDet。 UranusDet由在上海交通大学编写和维护，由严俊chi指导。 与遥感/航空图像检测有关的论文和代码： 。 技术： 数据集：DOTA，HRSC2016，ICDAR2015，ICDAR2017 MLT，MSRA-TD500，UCAS-AOD，FDDB，OHD-SJTU，SSDD ++ Baackbone： ， ， ， 脖子： ， 探测器： ： ： ： ， ： ： ：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：weixin_42160645

  1. USV_Analysis:用于分析USV-源码

  2. USV_Analysis 用于分析USV这是一个常规工作流程，用于分析已在深吱吱声中进行预处理的大鼠的usv数据 Deepsqueak的数据输出约定： deepsqueak：执行检测算法时，此文件夹包含网络和聚类模型 日志：执行集群时具有日志文件 det：det是检测文件，它们是包含表的matfile 培训：培训网络文件 检测： 提取的轮廓：这些是每个群集所伴随的轮廓 分析 各个年龄段的每分钟通话次数 通话时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42130786

  1. qpic:CVPR2021论文“ QPIC的回购-源码

  2. QPIC：具有图像范围的上下文信息的基于查询的成对人对象交互检测 ，裕 ）和吉永友明（Tomoaki Yoshinaga）。 该存储库包含论文“ ”的正式实现，该已被CVPR2021接受。 通过扩展最近提出的目标检测器DETR来实现QPIC。 QPIC在变压器中利用了基于查询的检测和关注机制，因此，通过简单的检测头即可实现较高的HOI检测性能。 注意地图示例。 准备 依存关系 我们的实现使用诸如NumPy和PyTorch之类的外部库。 您可以使用以下命令来解决依赖关系。 pip in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_42131633

  1. modified-yolov4:此仓库包含我们经过修改的YOLOv4 architectre的训练有素的模型和结果-源码

  2. 修饰的yolov4 该存储库保存了我们修改后的YOLOv4 architectre的训练有素的模型和结果。 使用数据集的VisDrone训练部分上的官方进行训练，并且训练文件位于training_code文件夹中。 提供了经过培训的权重，用于原始和修改的YOLOv4体系结构。 修改后的YOLOv4架构如下图所示。 测验 该测试使用VisDrone Test-Dev数据集上的官方进行。 检测文件是使用darknet_images.py文件生成的，生成的检测文件位于文件夹det_files_mod

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42119281

  1. awesome-point-cloud-analysis：关于点云分析（处理）的论文和数据集的列表-源码

  2. 真点云分析 对于任何想研究3D点云的人。 如果您发现很棒的论文/代码/数据集或有一些建议，请联系 。 感谢您对研究界的宝贵贡献 :grinning_face_with_big_eyes: 有关更多最新论文，请访问 - Recent papers (from 2017) 关键字词 dat. ：数据集| cls. ：分类| rel. ：检索| seg. ：细分det. ：检测| tra. ：跟踪| pos. ：姿势| dep. ： 深度reg. ：注册| rec. ：重建| aut. ：自动驾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 然而，另一种有效的Det-Pytorch：通过实时SOTA性能和预先训练的权重来重新实现官方有效det的pytorch-源码

  2. 另一个高效的Det Pytorch 具有SOTA实时性能的官方的pytorch重新实现，原始论文链接： ://arxiv.org/abs/1911.09070 训练有麻烦吗？ 我可以帮你训练 如果您在训练数据集时遇到麻烦，并且愿意与公众共享数据集或该数据集已经开放，请将其发布在带有help wanted标签的问题上，如果我有空，我可能会尝试为您进行培训，这是不能保证的。 要求： 数据集的图像总数不应大于10K，容量应小于5GB，并且应免费下载，即baiduyun。 数据集应采用此仓库的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42128315

  1. DIRV：“ DIRV：用于端到端人对对象交互检测的密集交互区域投票”的代码（AAAI 2021）-源码

  2. DIRV：密集交互区域投票的端到端人对象交互检测 论文“ DIRV：用于端到端人对对象交互检测的密集交互区域投票”（AAAI 2021）官方代码实现。 该代码是基于的体系结构开发的。 我们衷心感谢作者的出色工作。 检查清单 V-COCO数据集的培训和测试 HICO-DET数据集的培训和测试 图像演示 视频演示 使用GPU进行推理的更有效的投票策略 先决条件 该代码已使用python 3.6，pytorch 1.5.1，torchvision 0.6.1，CUDA 10.2和Ubun

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_42133899

  1. pump-and-dump-dataset：数据集包含在Telegram中按组排列的泵和转储的列表-源码

  2. 抽排数据集 该存储库包含用于论文的数据集的扩展版本： 如果使用此数据集或使用论文的发现，请引用： INPROCEEDINGS{9209660, author={M. {La Morgia} and A. {Mei} and F. {Sassi} and J. {Stefa}}, booktitle={2020 29th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN)}, title=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42162171