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yangdashi/receive-mails

python完成邮箱的邮件读取

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yangdashi/yolov2_pytorch

在windows上，不用编译多余的扩展库，就可以跑yolov2的网络。

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chinapro/阿布股票量化系统 forked from yangdashi/阿布股票量化系统

阿布股票量化系统

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yangdashi/CULane_seg_label_generate

CULane标注数据集格式的mark预览跟训练数据集格式生成。可以直接在window上运行。

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yangdashi/阿布股票量化系统

阿布股票量化系统

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yangdashi/ssd_pytorch

收集几个比较好pytorch实现ssd工程其包括了一个PCD缺陷检测的工程。

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yangdashi/Deep-Learning-Approach-for-Surface-Defect-Detection

缺陷检测比较好的网络。

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yangdashi/k_2019-CCF-BDCI-OCR-MCZJ-OCR-IdentificationIDElement

这个是包含了多个工程的代码，有字符识别，pix2pix的gan工程。这里用到的身份证水印数据工程是https://gitee.com/yangdashi/k_2019_CCF_BDCI_OCR_MCZJ_fake_data_generator,其中其参考的pixtopix工程的一些数据例如facade数据集跟训练结果已经放到自己的百度盘上，再图像处理文件夹里的深度学习目录下查找。方便以后查看。

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yangdashi/2019-CCF-BDCI-OCR-MCZJ-fake_data_generator

这个一个身份证识别比赛冠军的工程，其中使用到了orc，gan等技术。

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yangdashi/smartcar_calibration

这个是自动驾驶使用摄像头跟激光雷达的时进行联合标定的工程介绍。

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yangdashi/rebasetext

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yangdashi/Unet_pytorch_Crf

pytorch实现的Unet网络，在其预测的输出进行CRF的处理，让其分割的结果能有更好的结果。

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yangdashi/FaceMerge

这里是人脸融合的python实现代码，其主要是把人脸区域分别形成多个对应的三角形区域，然后分别对这个三角形区域进行放射变化，最后使用不规则形状填充函数fillConvexPoly进行填充会原图。如果两个融合的图像其外形差别很大，则会大致其外部的图像变形很大，完全失真，而人脸则基本一样，所以其变形不大。

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yangdashi/siamese_triplet_loss

使用孪生siamese、triplet等loss来训练网络，其具有很好的学习效果。

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yangdashi/MobilenetV3

1、其特点：将最后一层的平均池化层前移，并且后面用1*1的卷积核来进行代替，并且是有h_swish激活函数，并且添加了Dropout夹在最后一层1*1的卷积层前。 2、V3是融合了三种模型的思想：mobilenetv1的深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）mobilenetv2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)和MnasNet的Squeeze and excitation结构的轻量级注意模型。

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yangdashi/test_reset

测试回滚版本

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yangdashi/resnet-protofiles

Caffe Protofiles for MSRA ResNet: train prototxt

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yangdashi/CabilCamera_opencv3

这是根据opencv3的封装函数来进行相机标定的，其opencv的依赖库配置是通过文件来进行配置的，不同的人需要修改工程目录下的opencvdebug.props和opencvrelease.props文件，把相应路径改回来即可编译成功。

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yangdashi/GMM_DecterMotion

使用混合高斯模型进行运动物体检测，其是对每个像素建立其对应的高斯模型个数，其代表着这个像素作为背景的值变化范围，然后出现的新像素不在这高斯模型中则判为前景。不具有实时更新背景模型的功能。

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yangdashi/finger_reconige

其使用肤色识别Yrb通道来定位手，让后通过叉乘定位手指跟凹槽--使用叉乘运算（思想很好）