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1. image_classification image_classification Public

   仓库主要任务是图片分类，对训练策略做了优化，添加了数据增强，基本能还原论文精度，支持onnx的python、C++、java、javascript和ncnn的C++和java部署。

   C++ 1

2. transformer transformer Public

   Transformer是谷歌在17年发表的Attention Is All You Need 中使用的模型，经过这些年的大量的工业使用和论文验证，在深度学习领域已经占据重要地位。Bert就是从Transformer中衍生出来的语言模型。我会以中文翻译英文为例，来解释Transformer输入到输出整个流程。

   Python 207 63

3. LNGTransformer LNGTransformer Public

   针对基于Self-Attention的传统图像分类网络无法兼顾全局信息和计算复杂度的问题，提出一种高效的、可扩展的注意力模块LNG-SA，该模块在任意时期都能进行局部信息，邻居信息和全局信息的交互。通过简单的重复堆叠LNG-SA模块，设计了一个全新的网络，称为LNG-Transformer。

   Python 5 1

4. Multiple-Object-Tracking-system Multiple-Object-Tracking-system Public

   系统支持：多目标实时跟踪，上传视频跟踪、视频管理、目标计数、跟踪截图报告、跟踪结果下载、远程域名访问。 多目标跟踪算法检测部分是：YOLOv8。数据关联部分：重新设计的一个算法。系统框架：Django。系统做了内网穿透支持远程域名访问。视频实时推流：重新写了一个视频推流方法，延迟能做到300ms左右，基本能满足实时跟踪，偶尔会出现掉帧现象。

   JavaScript 5 2

5. myCode myCode Public

   Python