【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：Polymer networks microscopy images_Segmentation_MATLAB 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

客户细分 有关客户细分的案例研究项目。 客户细分是根据共同特征将客户分为几组的过程，以便公司可以有效，适当地向每个组进行营销。 在这个项目中，我们使用在线食品交付平台上的数据。 我们的目标是创建客户细分以回答业务问题。 我们计划使用两种模型： 更传统的统计模型 一种称为K-均值聚类的机器学习算法 所有代码都在Jupyter Notebook（Python 3.x）中编写 使用Tableau Link->

语义分割经典论文翻译1：DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation(DFANet翻译)-附件资源

我们探索一种具有特殊时空特征提取结构的半监督视频对象分割新方法。 考虑到三维卷积网络可以卷积一定数量的图像序列，这是一种获取空间和时间信息的独特方法。 我们的网络由视觉模块，运动模块和解码器模块三部分组成。 视觉模块从第一帧中的对象中学习对象的外观特征，以供网络检测以下图像序列中的特定对象。 运动模块的目的是通过三维卷积网络获取图像序列的时空信息，该网络学习物体时间外观和位置的多样性。 解码器模块的目的是通过级联和上采样结构从视觉模块和运动模块的输出中获取前景对象蒙版。 我们在DAVIS分割数据集上评估我们的模型[15]。 与大多数基于检测的方法相比，由于视觉模块，我们的模型不需要在线培训。 结果，获得掩码所需的时间为每帧0.14秒，这比最新方法OSVOS [2]快71倍。 与最近提出的大多数方法相比，我们的模型还显示出更好的性能，其平均IOU精度可与最新方法相媲美。

商城-客户细分 在这个项目中，我对商城客户数据进行了探索性数据分析。 此外，我使用了K-均值聚类算法来创建客户细分（不同类型的客户群）。 数据 数据集中的功能 客户ID-这是分配给客户的唯一ID 性别-客户的性别 年龄-客户的年龄（以年为单位） 年收入（k $）-客户的年收入（k $） 支出得分-商场/购物中心根据客户的支出性质和行为分配给客户的得分

细分数据集 确保使用--recurse-submodules签出，有一个子模块'tools'用于常见的点滴）它会加载一个包含图像和遮罩的文件夹，其中包含配置文件（像素值对应于类）。 可在以下上进行训练的示例数据集： : 或者可以从import /文件夹中的脚本中导入COCO / Pascal VOC数据集中的类/图像。 查看训练或测试集和蒙版注释： python -m dataset.view --input /path/to/dataset --train (or --test) 对检查图像的预处理很有用。 查看遮罩文件 python view_labels.py some/file.jpg.mask 训练模型： python main.py --lr 0.1 --batch_size 4 --input /path/to/dataset --model "unet --

unet_semantic_segmentation 在InteractiveSegmentation数据集（PyTorch）上使用U-Net模型进行语义分割

Densely Annotated Video Segmentation 是一个高清视频中的物体分割数据集，包括 50个 视频序列，3455个 帧标注，视频采集自高清 1080p 格式。

颜色-检查器检测 一个实现各种颜色检查器检测算法和相关实用程序的软件包。 它是开源的，并根据条款免费提供。 目录 5参考书目 6行为准则 7联系与社交 8关于 1特点 实现了以下颜色检查器检测算法： 分割 2安装 由于它们的大小，在Pypi包中未提供运行各种示例和单元测试所需的资源依赖关系。 克隆存储库时，它们可以作为Git子模块单独使用。 2.1主要依赖 颜色-Checker Detection需要各种依赖性才能运行： python> = 3.5 色彩科学 opencv-python> = 4 2.2 Pypi 满足依赖关系后，可以通过在shell中发出以下命令，从Python软件包索引中安装Color-Checker Detection ： pip install --user colour-checker-detection 总体开发依赖项的安装如下： pi

橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。