semvec/pypi-packages huggingface dataset:
jxb-mobilenetv3 1.0.0
A MobileNetV3-based classifier
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# jxb_mobilenetv3
        
        基于 **MobileNetV3-Small** 的轻量级图像分类网络，支持快速训练、预测与结果可视化，适用于嵌入式或实时场景。
        
        ---
        
        ## ✨ 特性
        
        - ✅ 基于 MobileNetV3 Small 版本作为主干网络（backbone）
        - ✅ 支持一键训练，支持断点续训
        - ✅ 便捷的预测接口，支持批量推理与投票机制
        - ✅ 可生成训练过程的可视化图（准确率/损失等）
        - ✅ 支持使用预训练模型进行微调
        
        ---
        
        ## 🛠️ 安装方式
        
        打包后使用 pip 安装：
        
        ```bash
        pip install jxb_mobilenetv3-0.1.0-py3-none-any.whl
        ````
        
        或在开发目录下安装：
        
        ```bash
        pip install -e .
        ```
        
        ---
        
        ## 🚀 使用方法
        
        ### 导入模块
        
        ```python
        from jxb_mobilenetv3 import MobileNetV3Train, MobileNetV3Predictor
        ```
        
        ---
        
        ### 🔧 开始训练
        
        `MobileNetV3Train` 是一个函数，传入参数后可立即开始训练。
        
        ```python
        MobileNetV3Train(
            data_root='data/',       # 数据集根目录
            epochs=50,               # 训练轮数
            batch_size=32,           # 每批大小
            lr=0.001,                # 学习率（可选）
            img_size=224             # 模型输入尺寸
        )
        ```
        
        训练结束后会自动保存模型权重，并生成训练过程的可视化图像（如 loss/accuracy 曲线）。
        
        ---
        
        ### 🔍 模型预测
        
        `MobileNetV3Predictor` 是一个类，初始化后即可使用 `predict` 或 `vote_predict` 进行推理。
        
        ```python
        # 加载训练好的模型
        predictor = MobileNetV3Predictor('checkpoints/best.pt')  
        
        # 批量预测：输入图片列表
        result_matrix, id_to_class = predictor.predict(image_list)
        
        # 其中 result_matrix 是二维数组，每行为 [class_id, confidence]
        # id_to_class 是 {类别id: 类别名} 的映射字典
        ```
        
        ---
        
        ### ✅ 投票预测（适用于滑动缓存或多帧）
        
        ```python
        # 返回单个预测结果（基于投票机制）
        result = predictor.vote_predict(image_list)
        ```
        
        ---
        
        ## 📦 目录结构示例
        
        ```
        jxb_mobilenetv3/              # 顶级包名（建议作为顶层包名）
        ├── config/                   # 子包
        ├── __init__.py               # 顶级包的初始化文件，标识为包
        ├── src/                      # 源码子包
        │   ├── __init__.py
        │   ├── dataset.py
        │   ├── mobilenet_v3.py
        │   ├── predict.py
        │   └── train.py
        ├── utils/                    # 工具子包
        │   ├── __init__.py
        │   └── utils.py
        ```
        
        ---
        
        ## 📘 依赖
        * numpy==1.23.5,
        * torch==2.1.0,
        * torchvision==0.16.0,
        * pyyaml==6.0,
        * pillow==10.4.0,
        * tqdm==4.66.5,
        * opencv-python==4.10.0.84,
        * seaborn==0.13.2,
        * matplotlib==3.7.5,
        * scikit-learn==1.3.2
        ---
        
        ## 🔖 License
        
        MIT License
download-cue 1.0.0
Download cue sheets for audio files
License: MIT
Requires Python: >=3.7

# download-cue

Download cue files for your mp3 files.

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# Installing/Updating

```sh
pip install download-cue
```

# Usage

```sh
# download-cue <file> <url>

download-cue "my/file.mp3" "https://www.1001tracklists.com/tracklist/1pc52051/noisia-vision-radio-s01e01-2021-01-06.html"
```

You will not see any output on success. The `.cue` fill will be created in the
same directory as `file.mp3` and will use the same name: `file.cue`.

**Note:** Remember to put quotes around paths and URLs.

# Notes

1. Not all tracks on 1001tracklists have start times. If missing, the start
   times will be estimated by dividing the tracks around any known start times.