[深度学习] TFLearn U-Net Starter

说明： TFLearn 源码实现 U-Net，适合入门，里面的 mean_iou 实现了一个正确的 acc 评估函数！Keras 和 TFLearn 代码实现的些许不同。
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[深度学习] MTCNN在FDDB上的性能测试

说明： 复现MTCNN在FDDB上的性能测试，绘制DiscROC和ContROC，已经将官网上的FDDB的makefile等环境设置好了，只需要在官网上下载FDDB源图片即可按照文档说明的顺序进行测试。
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[深度学习] 标准分类的数据集

说明： 用于分类的标准数据集，包括iris，wine，breast，glass四个数据集，方便聚类实现
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[深度学习] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

说明： Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
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[深度学习] cgan-master-cifar

说明： 基于Cifar数据集，控制对抗神经网络（cgan）的实现，生成图片
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[深度学习] scientific visualization

说明： 可视化是一种计算方法。 它将符号转换为几何，使研究人员能够观察它们的模拟和计算。 可视化提供了一种看不见的方法。 它丰富了科学发现的过程，并培养了深刻而意想不到的见解。
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[深度学习] learning to seg

说明： 关于learing to segment every thing 模型的实验细节等
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[深度学习] inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update

说明： inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_update.zip Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
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[深度学习] inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update

说明： inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
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[深度学习] Stability Margin Improvement of Vehicular Platoon Considering

说明： The platooning of autonomous vehicles has the potential to significantly improve traffic capacity, enhance highway safety, and reduce fuel consumption. This paper studies the scalability limitations of large-scale vehicular platoons moving in rigid
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[深度学习] Platoon Control of Connected Vehicles from a Networked Control Perspective

说明： The platooning of connected and automated vehicles has the potential to significantly benefit the road traffic, including enhancing highway safety, improving traffic capacity, and reducing fuel consumption. This paper presents a four-component analy
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[深度学习] Dynamical Modeling and Distributed Control of Connected and Automated Vehicles

说明： The platooning of connected and automated vehicles (CAVs) is expected to have a transformative impact on road transportation, e.g., enhancing highway safety, improving traffic utility, and reducing fuel consumption. Requiring only local information,
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