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搜索资源列表

  1. RBP-ADDA-源码

  2. RBP-ADDA RBP-ADDA：基于对抗性域适应性推论RNA结合蛋白的靶标偏爱 要求： Python 3.7, Numpy 1.19, Tensorflow 1.15. 配置： Clone the repositopry into your working space. 运行模型： Source_train：对源网络和任务预测器进行预训练； 通过与源网络共享相同的参数和体系结构来初始化目标网络。 python main.py source_train test_data/train

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  1. FAS-SGTD:用于人脸反欺骗的深度空间梯度和时间深度学习-源码

  2. 财务会计准则委员会 介绍 主要代码 先决条件 Python 3.6（numpy，skimage，scipy） TensorFlow> = 1.4 的opencv2 枕头（PIL） 易言 火车 您可以使用生成虚拟深度图。 对于单帧舞台： cd fas_sgtd_single_frame && bash train.sh 对于多帧阶段： cd fas_sgtd_multi_frame && bash train.sh 测试 我们提供OULU-NPU协议1的示例。您可以从 （pwd：lui

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：weixin_42121905

  1. Facial-AI:一个Flask应用程序，使用我的TensorFlow模型检测其中有多少张脸（如果有的话）及其各自的情绪-源码

  2. 面部AI 此存储库是根据 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）及其各自的情绪。 Haarcascade用于检测图像中的面部，可以使用我的TensorFlow模型预测人的情绪。我在库中对其进行了培训。 使用Travis-CI的CI / CD 最近，我了解了Travis-CI，并希望为该存储库配置它。现在，每当我提交它时，就可以使用test.py测试我的代码，并在我推送带标记的提交时将其部署到Google App Service和Azure

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  1. vehicle-recognition-ssd:使用单发检测器进行车辆识别-源码

  2. 使用用于AV的SSD的车辆识别 在自动驾驶汽车（AV's）中使用单发检测器（SSD）进行车辆识别。 链接到PowerPoint以访问视频： 固态硬盘300 使用TensorFlow实现的单发MultiBox检测器 依存关系 python3.6.1 麻木 skimage TensorFlow matplotlib OpenCV 用法 导入所需的模块 import tensorflow as tf import numpy as np from util.util import * from

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：300mb
    • 提供者：weixin_42181686

  1. scan-filtering-源码

  2. PC过滤 指令 Linux： rocm-smi - show gpus rocminfo lspci - show devices export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:~/models export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/rocm/hip/lib - dynamic library error fix sudo apt install clang-8 Python： from tensorflow.python.c

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：99mb
    • 提供者：weixin_42116701

  1. project-test-源码

  2. 草绘器 项目描述 使用sketcher.ipynb在Google colab上进行训练并将模型转换为Web格式，然后保存到模型 使用TensorFlow.js在浏览器上进行推断

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  1. mobile-detection-Tensorflow-源码

  2. 移动检测张量流 使用ssd_inception_v2_coco进行移动/电话检测 请按照以下步骤来设置用于训练模型的文件。 在C中创建一个名为“ tensorflow1”的文件夹。下载或克隆： : 到“ tensorflow1”模型中。 复制此github存储库中images文件夹中的内容，并将其粘贴到“ C：\ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ images”中。 images文件夹具有test和train文件夹，其

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：weixin_42139302

  1. CTDDS-CNN-源码

  2. 带有变换域下采样和深度卷积重构的彩色图像压缩 “具有变换域下采样和深度卷积重构的彩色图像压缩”的实现 VCIP2019 电脑断层扫描 压缩相关变换域下采样 深度卷积重构 深度卷积重构 安装 该代码是使用Python 3.5和TensorFlow 1.9.0和CUDA 9.0开发的。 代码v1.0 目前，我们发布了我们的研究代码以进行测试。 在默认配置下，它应产生与论文相同的结果。 测验 易于理解测试功能和测试您自己的数据。 测试用法的示例如下所示： python test.py 引文 如果

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  1. TensorFlow-Test-源码

  2. TensorFlow-测试 从字面上看，这只是一个存储我的tensorflow测试的存储库（从技术上讲，它也是我发现有趣的其他AI东西的存储库）

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  1. flash-reflection-removal:CVPR2021论文代码“使用无反射的仅含Flash的提示去除强反射”-源码

  2. 借助无反射仅Flash提示（RFC）进行可靠的反射去除 | 即将发布：| | Tensorflow的实现： ，香港科技大学 在CVPR 2021中 去做 发布测试代码 准备纸张并上传到arxiv 制作项目页面 发布培训代码 发布数据集 发布原始数据处理代码 TL; DR快速入门 要设置conda环境，请对演示数据进行测试： conda env create -f environment.yml conda activate flashrr-rfc bash download.sh

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  1. DeepAnpr:基于TensorFlow实现的简易的车牌识别系统-源码

  2. 深度ANPR 使用神经网络构建自动车牌识别系统。 请参阅以获取解释。 注意：这是一个实验性项目，在许多方面都不完整，如果您正在寻找实用的车牌识别系统，那么该项目不适合您。 但是，如果您已阅读以上博客文章并希望修改代码，请继续阅读。 如果您真的很热衷，可以解决“问题”页面上的一些增强功能，以帮助使该项目更加实用。 如果您打算进行增强，请对相关问题发表评论，我们可以与您讨论可能的解决方案。 用法如下： ./extractbgs.py SUN397.tar.gz ：将约3GB的背景图像提取到b

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_42172204

  1. Diverse-Image-Synthesis-from-Semantic-Layout-源码

  2. 通过条件IMLE从语义布局中合成各种图像 | 这是我们的方法的Tensorflow实现，可从语义布局生成各种图像。 * ，* * ， （*等额捐款，按字母顺序排列） 在ICCV 2019中。 设置 要求 所需的python版本：Python 2.7 所需的python库：Tensorflow（> = 1.0）+ Scipy + Numpy + Pillow 在Ubuntu + Intel i7 CPU + Nvidia Titan X（Pascal）上使用Cuda（> = 8.

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  1. U-net-for-Multi-class-semantic-segmentation-源码

  2. U网用于多类语义分段 此示例演示了将U-net模型用于视网膜图像上的病理学分割的方法。 这支持二进制和多类分割。 这款Jupyter笔记本电脑提出了使用图像实现像素级语义分割所需的所有要求。 步骤1：包装要求 Tensorflow> = 2.0 numpy skimage.io skimage.transform 第2步：训练和测试数据 下载DIARETDB1数据集页面： 在向下注释的数据 我们将使用ddb1fundusimages文件夹中的图像，以及ddb1groundtruth文件夹

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  1. DAST:域自适应文本样式传输，EMLLP 2019-源码

  2. 域自适应文本样式传输 介绍 这是Dianqi Li，Yizhe Zhang，Zhe Gan，Yu Cheng，Chris Brockett，Sun Ming-Ting和Bill Dolan，EMNLP 2019的Tensorflow实现的。 环境 该代码基于python 3.6和tensorflow 1.12版本。 该代码是使用一台NVIDIA GTX 1080Ti开发和测试的。 资料格式 ：数据应保存/data/${dataset}/train/*.txt ， /data/${dataset}

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42128676

  1. ECCV20-STDN:ECCV 2020论文的源代码-源码

  2. 关于一般人脸反欺骗的解开欺骗痕迹的研究 刘耀杰，乔尔·斯图维尔，刘晓明 [] [] 设置 已在Python 3.6和Tensorflow 1.13.0上测试。 由于其使用contrib软件包，因此代码应在Tensorflow> 1.8.0和<1.13.0下工作。 该代码应易于转移到keras软件包中。 训练 首先创建一个文件夹“ ./log/”。 要运行培训代码： python train.py 面部防欺骗数据库（例如，SiW-M，SiW和Oulu-NPU）必须分别应用。 我们提供

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. tensorflow-test-源码

  2. 张量流检验 Snowpack + Typescr ipt提供default错误？ 通过将obj.__esModule替换为obj.__esModule解决了obj.__esModule || obj.default obj.__esModule || obj.default和mod.__esModule用于(mod.__esModule || mod.default)用于node_modules/.cache/snowpack/development下的文件并node_modules/.cach

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_42131352

  1. C3D-tensorflow：C3D是BVLC tensorflow的修改版本，以支持3D ConvNets-源码

  2. C3D-张量流 这是一个尝试使用直接从原始C3D-caffe转换而来的模型在tensorflow上实现的存储库。 请注意，我们的Tensorflow中的实现与原始C3D Caffe之间的UCF101 split1大约有5％的视频级准确度裕度。 要求： 已安装tensorflow> = 1.2版本 您必须已安装以下两个python库：a） b） 您必须已下载 （动作识别数据集） 每个单个avi文件都在单个目录中以5FPS（取决于您的决定）进行解码。 您可以使用./list/conve

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  1. ChessLib.Py：C-lib Python3扩展，可进行有效的国际象棋绘图-源码

  2. ChessLib Python扩展 关于 该项目为Python3提供了有效的国际象棋抽签生成扩展。 该项目的主要目的是支持进一步的TensorFlow AI项目，并学习如何编写有效的Python3扩展（使用良好的旧C语言）。 用法 使用pip安装： pip install chesslib 像下面的示例一样使用chesslib程序包： import chesslib import numpy as np import random def test (): # create a n

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42116791

  1. Data_mining_HW5-假新闻检测2-源码

  2. Data_mining_HW5-假新闻检测2 同HW4针对假新闻作分析，预测一则新闻是否可靠 资料集共有两个： 1：假0：真分别利用RNN与LSTM对“ train.csv”的资料建模，对“ test.csv”测试计算准确度 使用Keras或Tensorflow来完成 注：“ test.csv”的标签在“ sample_submission.csv”里面 作业流程： 资料前处理： 一种。读取资料，利用分割符号切割字串，建立train＆test之DataFrame b。去除停顿词 C。文字转

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  1. tensorflow-open_nsfw：Yahoo的Open NSFW模型的Tensorflow实现-源码

  2. Yahoo的开放NSFW模型的Tensorflow实现 该存储库包含以tensorflow重写的的实现。 原始重量已使用提取 。 您可以在data/open_nsfw-weights.npy找到它们。 先决条件 所有代码均应与Python 3.6和Tensorflow 1.x （经1.12测试）兼容。 该模型的实现可以在model.py找到。 用法 > python classify_nsfw.py -m data/open_nsfw-weights.npy test.jpg Resul

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42100188
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