[深度学习] feature_extraction.py

说明：# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import librosa import random def extract_power(y, sr, size=3): """ extract log mel spectrogram feature :param y: the input signal (audio time series) :param sr: sample rate of 'y' :par
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[深度学习] danet-pytorch-master.zip

说明：提出了双重注意网络（DANet）来自适应地集成局部特征和全局依赖。在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块，分别模拟空间和通道维度中的语义相互依赖性。 位置注意力模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置的特征。无论距离如何，类似的特征都将彼此相关。 同通道注意力模块通过整合所有通道映射之间的相关特征来选择性地强调存在相互依赖的通道映射。 将两个注意模块的输出相加以进一步改进特征表示，这有助于更精确的分割结果
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[深度学习] neural-architecture-search-master.zip

说明：NAS 的目标是找到一个合适的神经网络结构，用于在某个或者某类任务上有更好的泛化性能。如下图所示，这篇文章使用了一个 RNN 的控制器，用该控制器采样得到某一个神经网络结构 A，在该神经网络结构下训练数据并且得到相应的验证集上的准确率 R，使用该准确率来表征本次搜索得到的神经网络结构的好坏，进而将此作为信号来训练 RNN 控制器。
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[深度学习] fer-2013.rar

说明：人脸表情识别，训练集，验证集，集，kaggle的fer2013数据集。
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[深度学习] MobileNet测试结果

说明：本人花时间训了300个epoch的mobileNet，最后在VOC2007数据集上测试，要得到测试结果的只需要在本地配置好tensorflow运行环境即可。测试结果压缩包里有，当然你也可以用我的模型测试，毕竟是个小网络，精度不能要求太高，作移动端部署够用即可。
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[深度学习] 【Hi3519资料】AV100 Demo 单板使用指南.pdf

说明：This document mainly introduces the basic functions and hardware features of Hi3519AV100 single board, multifunctional hardware configuration and software debugging Operation use method.
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[深度学习] 【Hi3519资料】AV100 硬件设计 Checklist.doc

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] 【HI3519资料】AV100 LCD输出说明.xlsx

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] HI3519AV100 Sensor输入接口电平场景详细说明.xlsx

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] Hi3519AV100 4K Smart IP Camera SoC 产品简介.pdf

说明：Hi3519AV100 is a surveillance IP camera, motion camera, Panorama camera, rearview mirror, aerial photography uav and other product areas launched high Performance, low power consumption 4K Ultra HD Mobile Camera SOC.The chip Support h.265 / h.264 cod
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[深度学习] Hi3519AV100_PINOUT_CN.xlsx

说明：Hi3519AV100 is a surveillance IP camera, motion camera, Panorama camera, rearview mirror, aerial photography uav and other product areas launched high Performance, low power consumption 4K Ultra HD Mobile Camera SOC.The chip Support h.265 / h.264 cod
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[深度学习] newtest.py

说明：在此之前，脑肿瘤专栏中的2D网络预测的时候,是把所有的切片预测完指标再求平均值,这样测的值极容易收到一些差的切片而影响整体的指标.所以以后的2D网络预测都采用下面方式进行计算指标,即把所有预测的切片拼接回3D,然后对3D数据整体进行计算指标.这样计算的值会偏高点.不只是2D网络这样,3D网络也是如此,把所有分块拼接后再对整体进行指标的计算.这样统一之后,我们就可以将2D和3D网络进行对比了.此外,代码预测生成的数据都是NII格式的,可以通过ITK-SNAP软件查看三维的分割效果,如果想看2D切片
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