Bubbliiiing

yolov4-pytorch. 这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolo3-pytorch. 这是一个yolo3-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

faster-rcnn-pytorch. 这是一个faster-rcnn的pytorch实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。

unet-pytorch. 这是一个unet-pytorch的源码，可以训练自己的模型

deeplabv3-plus-pytorch. 这是一个deeplabv3-plus-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolov5-pytorch. 这是一个YoloV5-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolov8-pytorch. 这是一个yolov8-pytorch的仓库，可以用于训练自己的数据集。

yolox-pytorch. 这是一个yolox-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolov7-pytorch. 这是一个yolov7的库，可以用于训练自己的数据集。

yolov4-tiny-pytorch. 这是一个YoloV4-tiny-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

ssd-pytorch. 这是一个ssd-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

Siamese-pytorch. 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。

yolo3-keras. 这是一个yolo3-keras的源码，可以用于训练自己的模型。

facenet-pytorch. 这是一个facenet-pytorch的库，可以用于训练自己的人脸识别模型。

segformer-pytorch. 这是一个segformer-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolov4-keras. 这是一个YoloV4-keras的源码，可以用于训练自己的模型。

Semantic-Segmentation. I will upload many semantic segmentation models to this repository for you to learn

classification-pytorch. 这是各个主干网络分类模型的源码，可以用于训练自己的分类模型。

pspnet-pytorch. 这是一个pspnet-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

centernet-pytorch. 这是一个centernet-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

mobilenet-yolov4-pytorch. 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。

mask-rcnn-keras. 这是一个mask-rcnn的库，可以用于训练自己的实例分割模型。

efficientdet-pytorch. 这是一个efficientdet-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

yolov4-tf2. 这是一个yolo4-tf2（tensorflow2）的源码，可以用于训练自己的模型。

faster-rcnn-keras. 这是一个faster-rcnn的keras实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。

ddpm-pytorch. 这个是一个ddpm的pytorch仓库，可以用于训练自己的数据集。

retinaface-pytorch. 这是一个retinaface-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

clip-pytorch. 这是一个clip-pytorch的模型，可以训练自己的数据集。

facenet-retinaface-pytorch. 这是一个利用facenet和retinaface实现人脸识别的库，可以进行在线的人脸识别。

GAN-keras. 里面包含许多GAN算法的Keras源码，可以用于训练自己的模型。

keras-face-recognition. 这是一个基于mtcnn和facenet的人脸识别模型，可实现在线人脸识别。

arcface-pytorch. 这是一个arcface-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

detr-pytorch. 这是一个DETR-pytorch的仓库，可以训练自己的数据集

yolov7-tiny-pytorch. 这是一个yolov7-tiny-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

retinanet-pytorch. 这是一个retinanet-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

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。

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。

faster-rcnn-tf2. 这是一个faster-rcnn的tensorflow2实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。

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

yolov4-tiny-keras. 这是一个YoloV4-tiny-keras的源码，可以用于训练自己的模型。

hrnet-pytorch. 这是一个hrnet-pytorch的库，可用于训练自己的语义分割数据集

classic-convolution-network. 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。

mask-recognize. 这是一个简单的人工智障识别口罩佩戴的库

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

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。

ssd-tf2. 这是一个ssd-tf2（tensorflow2）的源码，可以用于训练自己的模型。

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。

yolov4-tiny-tf2. 这是一个YoloV4-tiny-tf2的源码，可以用于训练自己的模型。

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）

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

stable-diffusion. 这是一个stable-diffusion的库。

Bubbliiiing.

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

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

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

yolo3-tf2. 这是一个yolo3-tf2的源码，可以用于训练自己的模型。