本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。

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基于Yolov8的图像识别

BERT模型-句子分类任务

目标检测Faster-RCNN的Pytorch版本实现。README附详细使用教程。

基于YOLOv5+PyQt5+Python的AI视觉检测系统

基于CNN的手势识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。

《 Python人工智能编程实践（2024年度版）》全书数据和开源代码

本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法。

第十四届大学生计算机设计大赛

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基于pytorch实现的YOLOV5+SORT目标识别及追踪

该仓库用于广东财经大学信息学院专业课程《深度学习与应用》2024年春的各种资料发布

跟着原论文主要框架走，像搭积木一样一步一步构建出一个基础的Transformer模型