训练好的模型，数据集
备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目
实战
的
深度学习
cv图像识别模式识别方向学习者。
也可作为
课程
设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。
也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。
本文将针对如何使用
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中C++预测库的编译，封装，调用进行说明。
如何进行C++预测的编译（生成.sln解决方案）；
如何将C++预测代码封装成一个dll；
如何使用python调用生成好的dll；
如何使用C#调用生成好的dll；
如何进行C++预测代码的编译（生成.sln解决方案）
使用工具Cmake vs2019社区版 Git(提前下载好git，不然在后期编译过程中会不成功)
预测代码来源：https://github.com/
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dle/Pa
如何利用
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做一个完整的项目（一）
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简介
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是
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dle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResN
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、ResN
et
-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SEN
et
、MobileN
et
、DarkN
et
等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小...
https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6/
链接：https://pan.baidu.com/s/1ydUkMBOUQtaIaNJrjbCjGQ
提取码：qxp9
数据集结构
在实际项目中最常用的是voc数据集格式，我们以voc数据集为例，进行介绍。
JPEGImages存放所有数据集图片，Annotat
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s中存放所有标注文件。
如图片000001.jpg，它对应的标注就是000001.xml
这张图片对应的标注信
