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搜索资源列表

  1. cnn-segmentation:该存储库包含用于基于CNN的医学图像体积分割的代码-源码

  2. CNN细分套餐 该存储库包含细分包的源代码。 该软件包提供了实用功能，可用于基于CNN的医学图像分割。 子模块： 分割 segmentation.callbacks ：网络训练期间使用的回调 segmentation.cnn ：此模块允许以动态方式定义基于CNN的模型 segmentation.losses ：此模块允许定义用于分段任务的损失函数 segmentation.metrics ：在此模块中，实施要在网络训练期间使用的指标 segmentation.utils ：用于各种目的的util

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_42131316

  1. mots_tools:用于评估和可视化多对象跟踪和分段（MOTS）任务的结果的工具-源码

  2. mots_tools 用于评估和可视化多对象跟踪和分段（MOTS）任务的结果的工具。 有关TrackR-CNN代码，请访问 项目网站（包括注释） 纸 使用mots_tools 请安装cocotools（ ），我们将其与行程编码的二进制掩码一起使用。 如果要使用此脚本显示结果，请同时安装FFmpeg。 为了评估或可视化您的MOTS方法的结果，请以我们用于地面真相注释的两种格式之一导出它们：png或txt（请参阅 ）。 当使用png时，我们希望结果图像位于与序列相对应的子文件夹中（例如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42116701

  1. over_fit_128:使用2阶段CNN的语义分割和6自由度姿势估计-源码

  2. over_fit_128 使用2阶段CNN的语义分割和6自由度姿势估计。 处理128x128图片。 输入= RGB图像和深度图像。 Ouput =分段蒙版和6自由度姿势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：191kb
    • 提供者：weixin_42101720

  1. voxseg:用于语音非语音分段的语音活动检测（VAD）的python库-源码

  2. Voxseg Voxseg是用于语音活动检测（VAD）的Python软件包，用于语音/非语音音频分段。 它提供了完整的VAD流水线，包括一个预训练的VAD模型，并且基于介绍的工作。 该VAD的使用可引述如下： inproceedings{cnnbilstm_vad, title = {A hybrid {CNN-BiLSTM} voice activity detector}, author = {Wilkinson, N. and Niesler, T.}, bo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42099633

  1. CenterMask：CenterMask：实时无锚实例分段，在CVPR 2020中-源码

  2. ：实时无锚实例分割 抽象的 我们提出了一个简单而有效的无锚实例分割，称为CenterMask的是，在同样增加了一个新的空间注意引导掩模（SAG-面膜）分支以无锚一个级对象检测器（FCOS）与面膜R-CNN 。 插入FCOS对象检测器后，SAG-Mask分支将使用空间关注图预测每个框上的分割蒙版，以帮助聚焦于信息量丰富的像素并抑制噪声。 我们还提出了一种改进的VoVNetV2骨干网络，该网络具有两种有效的策略：（1）剩余连接以缓解较大的VoVNet的饱和问题；（2）有效的挤压激励（eSE），用于处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42166261

  1. AttRCNN-CNN：论文介绍：针对现有模型不能充分提取语义特征，以及单一使用语义或语言学特征来进行预测等不足，使用BERT预训练模型进行句子的特征提取。以及特征融合的论文，使用LSTM-Attention和CNN进行文档特征提取，同时结

  2. AttRCNN-CNN 译文：基于BERT和多特征联合的个性识别方法 领域：文本个性识别技术：BERT，LSTM，Attention，CNN 链接： 论文介绍：针对现有模型不能充分提取语义特征，以及单个使用语义或语言学特征来进行预测等不足，使用BERT预训练模型进行句子的特征提取。同时阅读了关于多模态以及特征融合的论文，使用LSTM-Attention和CNN进行文档尺寸特征提取，同时结合Mairesse语言学特征，将多个分割提取的特征融合起来进行分析，最终使用Pytorch进行模型实现。 其中

  3. 所属分类：其它

  1. centermask2：CVPR 2020中的实时无锚实例分段-源码

  2. 2 [ ] [ ] [ ] [ ] CenterMask2是在顶部的升级实现超出原基于。 （CVPR 2020） 和钟y公园电子与电信研究所（ETRI） 预印本： : 强调 第一次无锚的一级实例分割。 据我们所知， CenterMask是基于无锚对象检测的首次实例分割（15/11/2019）。 迈向实时：CenterMask-Lite。 该作品不仅提供了大型的CenterMask，而且还提供了可以实时速度（> 30 fps）运行的轻巧的CenterMask-Lite。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_42160252

  1. computer-vision_german-traffic-signs：此仓库包含我们尝试检测和分类德国交通标志数据集中的交通标志的尝试。 合著者：jomartla＆MateuszKlimas-源码

  2. 计算机视觉：交通标志检测和分类 该存储库包含我们尝试对德国交通标志数据集中的图像中的交通标志进行检测和分类的尝试。 ： ＆ 每个笔记本都包含一个迭代，以稍有不同的方式解决问题，这是的最新也是最完整的版本。 您可以阅读我们工作的完整报告。 以下是所采取步骤的简短摘要： 问题陈述 我们要解决的问题可以用以下句子来说明： 给定一个图像，找到其中的所有交通标志（检测）并告诉它们是哪些（分类）。 我们的方法 为了解决这个问题，我们设计并训练了两个CNN网络： 二进制分类器：决定图像中是否包含交

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42176612

  1. 多模式语义图像分段：VX-Mask R-CNN的项目页面-源码

  2. 多模态语义图像分割 代码和数据将很快可用

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  1. 分段CNN-源码

  2. 分段CNN

  3. 所属分类：其它

  1. DL马拉松-源码

  2. DL马拉松（全方位的深度学习疯狂） “人工智能，机器学习，深度学习” -您是否发现这些术语是随机出现的并且想开始使用，但并不完全知道该怎么做？ 不用担心！ 我们为您带来了DL马拉松-深度学习狂热的全过程，我们在其中深入研究了深度学习的各个子主题，例如计算机视觉，自然语言处理，强化学习等。对于这些主题，我们将选择一些相关的主题问题并帮助您详细了解它们。 此外，我们将在实时代码中实施每个模型，以帮助您加深理解！ 会议概况 2月14日：简介-机器学习的基本原理（线性回归，梯度下降，反向传播等），P

  3. 所属分类：其它

  1. deeplab_v3：语义分段的Tensorflow实现DeepLab_V3 CNN-源码

  2. DeepLab_V3图像语义分割网络 语义分割DeepLab_V3 CNN的实现，如。 有关此实现的完整文档，请查看。 依存关系 Python 3.x 脾气暴躁的 Tensorflow 1.10.1 资料下载 评价 预训练模型。 将checkpoints文件夹放在./tboard_logs 。 如果该文件夹不存在，请创建它。 再培训 用于训练的原始数据集。 数据集 将tfrecords文件放在./dataset/tfrecords 。 如果文件夹不存在，请创建它。 培训与评估 获得培训和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_42113380

  1. CNN-DICOM-分段：在Tensorflow中使用CNN进行DICOM图像分割-源码

  2. CNN-DICOM-分段：在Tensorflow中使用CNN进行DICOM图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42160425

  1. PyCNN：使用Python的细胞神经网络进行图像处理-源码

  2. PyCNN：使用Python的细胞神经网络进行图像处理 细胞神经网络（CNN） 是最早在1988年细胞神经网络提出类似于神经网络，与该通信在相邻单元之间只允许的差的平行计算模式。 图像处理是其。 CNN处理器旨在执行图像处理； 具体来说，CNN处理器的原始应用是执行数字处理器无法实现的实时超高帧速率（> 10,000 frame / s）处理。 这个python库是CNN的实现，用于图像处理。 注：该库已在发表的研究被引用，寻找在参考部分中引用＃19。 我很高兴这个图书馆可以为社区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：423kb
    • 提供者：weixin_42135462

  1. DistributedDeepLearning：关于在Batch AI上运行分布式深度学习的教程-源码

  2. 培训关于批处理AI的分布式培训 此仓库是有关如何使用Batch AI以分布式方式训练CNN模型的教程。 涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。 图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。 对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。 在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。 在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。 在此特定方案中，使用Horovod在I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：437kb
    • 提供者：weixin_42127748