逐步建立的GAN生成对抗网络,博文中可以找到对应的逐句讲解
2023-01-06 09:30:07 6KB GAN
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pytorch 迁移学习实战,天气识别
2023-01-05 17:30:24 172.87MB 迁移学习 pytorch 深度学习 神经网络
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天气状况识别对交通运输安全、环境、气象等领域有重要意义。在各种产业向智能化转型的技术背景下,基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法,不仅能解决传统天气判别准确率低的问题,还能实现天气判别的实时性,有效地提高应对各种天气状况的处理能力。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是深度学习中的一种重要网络结构,它通过引入卷积层,池化层以及较深的网络层数,实现对图像高层语义特征的感知,提升图像分类效果。本文基于卷积神经网络架构,针对传统天气识别方法较难判断的可见光图像天气状况(多云、雨天、晴天、日出)。
2023-01-05 17:30:24 94.76MB 人工智能 图片识别
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(钢材表面缺陷)数据集该数据集是东北大学宋克臣团队制作而成,是钢材表面缺陷数据集,共有1800张图片,包含六种类型:crazing、inclusion、patches、pitted_surface rolled-in_scale、scratches 数据说明 ANNOTATIONS:标签 IMAGES:图片 问题描述 钢材表面缺陷数据集
2023-01-05 17:30:23 25.95MB 目标检测数据集
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NWPU VHR-10数据集包含800个高分辨率的卫星图像,这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的,然后由专家手动注释。数据集分成10类(飞机,轮船,储罐,棒球场,网球场,篮球场,地面跑道,港口,桥梁和车辆)。
2023-01-05 17:30:22 61.15MB 目标检测数据集
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在RK3399上编译的Paddlle Lite编译包,直接pip install即可在开发板上安装Paddle Lite。
2023-01-05 17:30:21 5.39MB PaddleLiteArm
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李沐老师b站课程的笔记,
2023-01-05 17:30:21 5.65MB 深度学习
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低成本MEMS惯导系统姿态、位置、速度更新算法的对比:在低成本MEMS惯导系统中,陀螺仪精度(零偏重复性)为0.1(°)/s量级,加速度计精度为5 mg量级。由于陀螺仪精度太低,无法敏感到地球自转信息,因而没有必要采用如4.1节所述的完整而复杂的捷联惯导更新算法,可对其作大幅简化。
2023-01-05 17:30:20 6.48MB 捷联惯导
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图神经网络DGL框架中文详细文档
2023-01-05 17:30:19 8.52MB 图计算 图神经网络 深度学习 pytorch
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目前解释得比较清晰的一篇文章,对深度学习,卷积神经网络原理有帮助
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《A Tandem Learning Rule for Effective Training and Rapid Inference of Deep Spiking Neural Networks》,论文原文
2023-01-05 13:28:33 2.86MB 脉冲神经网络 BPTT IEEE
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PHM2012滚动轴承全寿命数据集的特征提取环节,提取具有物理意义的统计特征。包含时十几个域、频域等的统计特征提取。最后保存的数据形式是numpy的数据格式
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可以解决多个数据集重名问题,规范化数据集内的文件名。 YOLO数据集VOC数据集用UUID重命名图片和xml文件,包含修改xml内的path,只需要修改图片和xml的路径就可以使用。 # 1、打开xml文件 tree =ET.parse(xPath + xmlnewname) # 获xml文件的内容取根标签 root = tree.getroot() # print(root) # 2、读取节点内容 Events_object = root.find("folder")
2023-01-05 13:28:31 2KB YOLO VOC XML 重命名
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大量图片可能其中有的图片损坏,不完整(truncated),使用python写的识别代码。 识别损坏truncated的图片,如果图片truncated可以删除 运行效率快。
2023-01-05 13:28:30 865B python 数据集 truncated 损坏
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PHM2012数据集,采用EMD分解对水平振动信号进行分解,得到IMF分量和残差Res,并计算其IMF分量和Res的11个统计特征。包括均值、均方根、能量、熵、方差、中位数、峭度、峰值因子、波长和两个三角函数特征(反正切标准差、反双曲正弦标准差)
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