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搜索资源列表

  1. Unity3D UNET DEMO

  2. Unity新版网络Unet实现主角创建和同步移动，NetworkManager组件的使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-23
    • 文件大小：947kb
    • 提供者：qq_25210959

  1. pytorch 编写unet网络用于图像分割

  2. pytorch实现unet网络，专门用于进行图像分割训练。该代码打过kaggle上的 Carvana Image Masking Challenge from a high definition image.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-29
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：xiaoxifei

  1. Unity3D UNET教学视频

  2. unet是unity自带网络组件，利用它可以实现网络对战！此视频是基于一个款简单的小游戏来介绍unet使用，希望能帮助大家很好的掌握unet这个组件！

  3. 所属分类：Unity3D

    • 发布日期：2018-08-13
    • 文件大小：67byte
    • 提供者：longpan1990

  1. 人像分割Unet网络，采用Keras实现.zip

  2. 采用Keras实现Unet网络，对人像进行分割，实现对视频或图像中的人物进行分割并提取。 已经包含一个训练好的模型，下载后按照教程即可进行测试。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MTk0MDM5NA==&mid=2247483713&idx=1&sn=7608fe21c5b583e381f004ded0750b5f&chksm=fdbea484cac92d92e635f76736ced8e7aa014d658d65863d6d81e69b2b5e592

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-26
    • 文件大小：114mb
    • 提供者：niuqichaowing

  1. 医学图像算法unet和unet++的darknet开源实现代码

  2. 医学图像算法unet和unet++的darknet开源实现代码,(深度学习/神经网络),项目源码中付有各种说明文件/批处理调用文件/训练图像集/网络模型的配置文件.

  3. 所属分类：医疗

  1. Python-CFUN联合FasterRCNN与Unet网络实现高效的全心脏分割

  2. CFUN - 联合Faster R-CNN与U-net网络实现高效的全心脏分割

  3. 所属分类：其它

  1. U3d-unet网络连接

  2. u3d的unet网络，项目既可作客户端 也可作服务器可以实现数据通信

  3. 所属分类：Unity3D

    • 发布日期：2019-01-12
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：leesara456

  1. unet网络实现图像分割.zip

  2. unet网络实现图像分割

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：qq_42186167

  1. 基于pytorch的UNet_demo实现及训练自己的数据集.docx

  2. 基于pytorch的UNet分割网络demo实现，及训练自己的数据集。包括对相关报错的分析。收集了几个比较好的前辈的网址。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-11
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：qq_42615787

  1. UNet(UNet网络的三个实现：大同小异 全是pytorch实现)

  2. UNet(UNet网络的三个实现：大同小异 全是pytorch实现)，其中UNet文件中包含了原始的分割数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-07
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：qq_33042407

  1. Keras:Unet网络实现多类语义分割方式

  2. 本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：weixin_38688969

  1. 使用pytorch实现论文中的unet网络

  2. 主要介绍了使用pytorch实现论文中的unet网络，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_38617615

  1. 使用pytorch实现论文中的unet网络

  2. 设计神经网络的一般步骤： 1. 设计框架 2. 设计骨干网络 Unet网络设计的步骤： 1. 设计Unet网络工厂模式 2. 设计编解码结构 3. 设计卷积模块 4. unet实例模块 Unet网络最重要的特征： 1. 编解码结构。 2. 解码结构，比FCN更加完善，采用连接方式。 3. 本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。 示例代码： import torch import torch.nn as nn class Unet(nn.Module): #初始化参数：Encode

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：weixin_38661236

  1. End-to-end-for-chinese-plate-recognition:基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于te

  2. 端到端的中文版识别 基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现 环境：python：3.6，tensorflow：1.15.2，opencv：4.1.0.25，keras：2.3.1 整体思路：1。利用u-net图像分割得到二值化图像，2。再使用cv2进行边缘检测获得车牌区域坐标，连接车牌图形校正正，3。利用卷积神经网络cnn进行车牌多标签端到端识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42117622

  1. MvDSCN:“多视图深度子空间聚类网络”论文的正式张量流实现-源码

  2. 数字视频广播网 :game_die: 用于“多视图深度子空间群集网络”的Tensorflow回购 （提交给TIP 2019 ） 概述 在这项工作中，我们通过以端到端的方式学习多视图自表示矩阵，提出了一种新颖的多视图深子空间聚类网络（MvDSCN）。 MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. 气胸分割-深度学习：论文“基于深度神经网络的常规计算机断层扫描中气胸分割的源代码”-源码

  2. 使用Keras中实现的深层神经网络对气胸进行分割 该库包含Keras中“基于深层神经网络的常规计算机断层扫描中的气胸分割”的原始实现（Tensorflow作为后端）。 实施模型 网络 膨胀的U网 ResNet34_Unet ResNet50_Unet PSP网 注意U-Net UNet ++ MultiResUNet 多功能一体机 UNet3 + 细分结果 图1：气胸分割结果的可视化 引文

  3. 所属分类：其它

  1. 基于UNet深度学习算法的东海大型漂浮藻类遥感监测

  2. 基于语义分割神经网络UNet,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)卫星传感器数据,构建出能够有效提取大型漂浮藻类的深度学习模型,实现了对大型漂浮藻类信息端到端、像素到像素的分割识别。验证结果表明:所提出的深度学习模型对验证集中大型漂浮藻类的平均识别精度达到88.54%;通过与传统的归一化植被指数法和替代型漂浮藻类指数法进行对比,发现基于UNet构建的大型漂浮藻类监测模型具有更高的准确率且受云的影响较小。利用UNet大型漂浮藻类提取模型的识别结果对201

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38662327

  1. Road_extraction：注意Unet和Deep Unet实现，用于道路提取多gpu张量流-源码

  2. Road_extraction 使用多GPU模型张量流的Attention Unet和Deep Unet实现道路提取 Deep U-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。 尽管如此，优于所有人的模型是Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺。 我添加了一个额外的调整来提高性能，将卷积块切换为残差块 TensorFlow分割 TF细分模型，U-Net，Attention Unet，Deep U-Net（U-Net的所有变体） 使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42172972

  1. deep21：深度网络，用于将天体物理学前景与宇宙学信号分开，以进行即将到来的21厘米无线电观测。 关于arXiv的完整论文在这里：https：arxiv.orgabs2010.15843-源码

  2. 深21 深度卷积神经网络（CNN）的存储库，用于将宇宙学信号与高前景噪声污染区分开来，以便在无线电频谱中进行21厘米的大规模结构观测。 在此处阅读完整的出版物： : 可通过此获得基于浏览器的教程 内容： pca_processing ： 从.fits到.npy voxel格式的HEALPix模拟数据处理。 使用生成的宇宙学和前景模拟根据主成分分析Python脚本pca_format.py 理想情况下，应该并行运行pca_scr ipt.py （每次模拟3分钟） UNet细胞

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. Keras:Unet网络实现多类语义分割方式

  2. 1 介绍 U-Net最初是用来对医学图像的语义分割，后来也有人将其应用于其他领域。但大多还是用来进行二分类，即将原始图像分成两个灰度级或者色度，依次找到图像中感兴趣的目标部分。 本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！ 2 源代码 （1）训练模型 from __future__ import print_function import os import datetime import numpy as np from keras.models

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38688969
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