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搜索资源列表

  1. iris-recognition---pm-diseased-human-driven-bsif-源码

  2. 虹膜识别专为验尸和患病眼睛而设计 该软件包演示了如何结合旨在为患病的眼睛和死后样本（死后收集）提供有效虹膜识别方法的选定工作。以下代码和模型在此处合并为一个完整的虹膜识别软件包： a）分段和规范化（基于SegNet的Matlab代码）： Mateusz Trokielewicz，Adam Czajka，Piotr Maciejewicz，“基于深度学习的图像分割的事后虹膜识别”，《图像与视觉计算》，第1卷。 94（103866），2020年2月，第1-11页;预印本： : b）分段和规

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  1. Internship_2021:Github页面用于语义分割工作的实习描述-源码

  2. 计算机视觉实习：用于场景理解的RGB-D语义分割 语境 我们正在寻找里尔大学Fox团队，CRIStAL的计算机视觉研究工作的实习生。 FoX团队致力于从各种视觉输入（图像，视频，深度信息，基于事件的传感器等）中提取信息。我们的研究方向包括： 人类行为理解 面部表情识别 生物启发的模式识别方法 对物体和场景的理解。 目标 语义场景感知和理解是许多现代应用程序（例如移动机器人导航）的基本任务。为了实现这一任务，语义分割是许多后续过程的第一步：人的感知，避障，语义映射等。语义分割是将图像的每个像素分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. RMAI2020-Perception-源码

  2. 中国科学院自动化研究所--Team Neurons 是时候开始了！··提出 相关工作及成果 发表文献： 李H，张Q和赵D. “在未知环境中导航的基于深度强化学习的自动探索，”《神经网络与学习系统的IEEE交易》，第1卷。 31号6，pp。2064-2076，2020。 感知模块 目录 软件功能介绍 感知模块功能是通过安装在机器人上的传感器，获取周围的信息。包括检测机器人和装甲板，识别机器人的阵营和编号，获取机器人的位置和姿态，输入给决策和规划模块。 RM AI机器人 机器人安装有雷达，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：118mb
    • 提供者：weixin_42102401

  1. HEMnet:使用分子标记改善H和E组织病理注释的神经网络软件-源码

  2. HEMnet-苏木精和曙红与分子神经网络 描述 深度学习自动化癌症诊断软件，使用分子标记来改善苏木精和曙红（H＆E）染色组织的病理学注释。 安装 码头工人 您可以使用以下命令下载并运行docker映像： docker pull andrewsu1/hemnet docker run -it andrewsu1/hemnet conda 安装Openslide（这是打开整个幻灯片图像所必需的）-下载 从environment.yml文件创建一个conda环境 conda env crea

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：451mb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. SkinDiagnosticAI:使用FastClassAI工作台和哈佛数据库中的HAM10000数据集使用AI进行皮肤癌检测和分类-源码

  2. 皮肤诊断 使用FastClassAI工作台对哈佛HAM10000数据集的皮肤镜图像上的5000种AI方法进行癌症检测和分类的比较 作者：Pasie Rosikiewicz，SwissAI的创始人兼团队负责人许可证：麻省理工学院 目标是快速测试和优化大量的ml和深度学习模型以及数据集预处理程序，这些模型与FastClassAI workebench集成在一个python环境中。 主要目标是： 通过用于模型训练的数据集来识别主要挑战， 探索数据准备，处理和特征提取的不同策略， 通过广泛的网格

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：81mb
    • 提供者：weixin_42151772

  1. What-Celebrity-are-u-源码

  2. 你是什​​么名人 ♪简介： 在本笔记本中，我们将尝试使用模式识别算法和卷积神经网络的有趣构想，以便预测可能与外层装饰图片中的人物最相似的名人。 名人照片被很好地捕获，并裁剪出了无可挑剔的正面图片，因此请确保在相同条件下上传您的图片。 我们将使用极少数的无监督学习算法（例如KMeansand主成分分析）来深入数据的核心，并提取适合我们的数据和不适合我们的数据。 此外，我们将尝试使数据适合标准的深度神经网络模型，以证明其针对CNN的失败。 同样，我们将进行漫长的调整和微调超参数以推断出最佳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. Saudi-Riyal-Image-Recognition:卷积神经网络的沙特里亚尔图像识别-源码

  2. 沙特里亚尔图像识别 演示版 概述 这是一个简单的图像分类Flask应用程序，在Keras API的顶部进行了培训。 经训练的模型（ cnnModel.h5 ）拍摄图像（沙特阿拉伯里亚尔）作为输入，并从1，5，10，20，50，100，200，500面额预测类的图像。 动机 当我浏览一些研究论文时，对货币图像进行分类的想法震惊了我。 我找不到与之相关的任何相关研究论文（当然还有数据集！）。 这导致我收集了沙特阿拉伯里亚尔的图像，并使用惊人的工具来训练深度学习模型。 技术方面 该项目分为三个部分：

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：470kb
    • 提供者：weixin_42172972

  1. CoronaHack--Chest-X-Ray:该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析得出的-源码

  2. CoronaHack--胸部X射线 该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析而得出的。 数据集： ://www.kaggle.com/praveengovi/coronahack-chest-xraydataset电晕-COVID19病毒影响健康个体的呼吸系统和胸部X射线是识别电晕病毒的重要成像方法之一。 使用Chest X-Ray数据集，开发一个机器学习模型以对健康与肺炎（Corona）受影响的患者的X射线进

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：weixin_42131367

  1. NeuralNetworkLib:使用numpy的神经网络和统计数据python库-源码

  2. 目录 介绍 “智能和人工智能是通过基于数据模式进行预测的法律进行的数据压缩。” 神经网络是机器学习的一部分，而机器学习是AI的一部分，而AI是计算机科学的一部分。 当数据不可线性分离并且由很多参数组成时，神经网络变得很实用，例如对于图像识别来说是实用的，例如，其中至少每个灰度像素形成一个参数输入。 可用于分类（选择标签）或回归（选择数量）。 它们由多个节点层组成： 第一层接受参数输入，也称为输入层 最后一层进行预测，也称为输出层 称为深层之间的层是可选的。 一旦引入了深层，数据就变成了非

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：weixin_42138703

  1. Image-Identification-App:图像识别应用程序内置于React中，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署-源码

  2. 图像识别应用 使用React，TensorFlow.js（使用MobileNet）和 :red_heart: 该应用程序已在Firebase上实时部署： ://identifyimage-2021.web.app/ 使用Reactor内置的图像识别应用程序，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署。 上载单个图像并在图像中标识对象。 您可以从互联网上使用“图片网址”。 “最近的图像”选项，以

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_42099815

  1. CDA-源码

  2. 弱监督语义分割的上下文解耦增强 的代码： 弱监督语义分割的上下文解耦增强，，，林国胜，吴庆耀（ ） 数据扩充对于深度学习神经网络至关重要。 通过提供大量的训练样本，它有助于提高模型的泛化能力。 弱监督语义分割（WSSS）是一个具有挑战性的问题，近年来已得到深入研究，用于WSSS的常规数据增强方法通常采用几何变换，随机裁剪和颜色抖动。 但是，仅增加相同的上下文语义数据并不会给网络带来很大的收益来区分对象，例如，“飞机”的正确图像级别分类可能不仅是由于对象本身的识别，还在于其识别同时出现的上下

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：763kb
    • 提供者：weixin_42135754

  1. 真棒免费的深度学习论文-源码

  2. 真棒免费的深度学习论文 调查回顾 深度学习（2015），Yann LeCun，Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton :sparkles: 神经网络中的深度学习：概述（2015），J。Schmidhuber :sparkles: 代表性学习：回顾与新观点（2013年），Y。Bengio等。 :sparkles: 理论未来 在神经网络中提取知识（2015年），G。Hinton等人。 深度神经网络很容易被愚弄：无法识别图像的高置信度预测（2015年），A。Ngu

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42153691

  1. 深度学习专业化：Deeplearning.ai的深度学习专业化-源码

  2. Deeplearning.ai的深度学习专业 神经网络与深度学习 建立猫分类器，以70％的准确度识别猫！ 生成红色和蓝色的点以形成一朵花。 然后安装神经网络以正确分类这些点。 实现神经网络的所有构建模块。 建立一个对猫和非猫图像进行分类的深度神经网络。 改善深度神经网络 初始化 正则化 渐变检查

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  1. EN555-源码

  2. 世界，您好，我叫Eviatar！ 我是理学学士学位的学生。 在Ariel大学获得数据科学博士学位（预计2022年8月），是卓越计划的一部分。 我对深度学习很感兴趣，尤其是在图像识别方面。 与我联系： IDE：PyCharm，Anaconda，Visual Studio，Eclipse，IntelliJ，Python，C，Java，Pandas，Linux用户级别 语言和工具：

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  1. WFC3-DLN-异常检测器：使用深度学习和公共哈勃-WFC3数据来识别空间观测中的“异常”（对于HST和JWST）-源码

  2. WFC3-DLN-异常检测器 使用深度学习和公共哈勃/ WFC3数据识别太空观测中的“异常”（对于HST和JWST） 可以在找到我们深度学习的最新版本Hubble / WFC3图像异常检测器。 这个笔记本下载了Hubble Ultra Deep Field，并用它训练了卷积自动编码器。 然后重建HUDF的子部分，并将其与原始子帧并排比较以进行质量控制。 接下来，我们将异常注入到图像中，并确定自动编码器对这些异常的敏感性。

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_42133861

  1. StudentIDCard_Recognition-main.zip-源码

  2. 项目名 DUT的学生证识别 目录 概述 学生证识别是我的AI的项目，用于通过图像处理和最新的深度学习模型（YOLO +变形金刚）从DUT的学生证中扫描和提取信息。 应用 学生身份证识别可以与车牌识别一起使用，为岘港工业大学建造停车场。 系统 技术领域 使用OpenCV进行图像处理 使用YOLOv4-tiny进行目标检测 变压器识别文字 Flask-Python创建API并建立网站 Docker部署 特征 当前功能： 该系统的主要功能是从学生证照片中识别并提取信息。 用户可以将卡片图像上传到系统

  3. 所属分类：其它

  1. 图像识别：深度学习与图像识别-源码

  2. 图像识别：深度学习与图像识别

  3. 所属分类：其它

  1. AutoRun-Car：基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车-源码

  2. 自动驾驶汽车 基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车作者：三无小组视频请点击： ://youtu.be/4E3luEluiFE 基本需求 覆盆子pi3小车模块笔记本电脑树莓派官方摄像头 环境要求 树莓派：rasbian系统电脑：opencv2.45 麻木 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机去除图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，从而可以修剪，当上半部图像的灰度中心与下半

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_42129970

  1. UltimateMRZ-SDK：使用深度学习的机器可读区域旅行文档（MRZ MRTD）检测器和识别器-源码

  2. 完整文档位于 在线演示，为 开源计算机视觉库： : 这是使用深度学习的最先进的检测器和识别器。 与您可以在网络上找到的其他解决方案不同，您无需调整摄像机/图像即可定义关注区域（ROI）。 我们也不会尝试使用较小的ROI来减少处理时间或假阳性。 将处理整个图像（最多支持4K ）并检查每个像素。 不论MRZ线是小，远，模糊，部分遮挡，倾斜还是倾斜，我们的实现都可以准确地检测和识别每个字符。 该检测器是不可知论者，不会根据某些预定义规则（正则表达式）对文本进行解码（识别/ OCR）检查，这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42109732

  1. 使用TensorFlow和Keras进行应用程序开发：学习设计，开发，培训和部署TensorFlow和Keras模型作为实际应用程序-源码

  2. 使用TensorFlow和Keras开始应用程序开发 本课程展示了如何使用TensorFlow 1.x利用复杂的原始数据开发现实世界。 在整本书中，您将学习如何为机器学习系统实现深度学习算法，并将其集成到您的产品中，包括搜索，图像识别和语言处理。 此外，您还将学习如何分析和改善深度学习模型的性能。 这可以通过将算法与基准测试以及机器智能进行比较，以从信息中学习并确定特定上下文中的理想行为来完成。在完成本书之后，您将熟悉机器学习技术，特别是TensorFlow的使用。深度学习，并准备将您的知识应用

  3. 所属分类：其它

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