USSS_ICCV19 ICCV 2019接受通用半监督语义分割代码。 全文见 。 要求 Python> = 2.6 PyTorch> = 1.0.0 ImageNet预训练的模型是从的存储库下载的。 数据集 城市景观: : IDD: : 怎么跑 python segment.py --basedir --lr 0.001 --num-epochs 200 --batch-size 8 --savedir --datasets [ ..] --num-samples --alpha 0 --beta 0 --resnet --model drnet 致谢 大量代码是从Dilated Residual Networks( )和IDD Dataset( )的官方代码版本中大量借用的。
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Python 数据模型代码 岭回归模型代码 线性模型代码 计算机实践课代码
2021-08-21 18:03:45 1KB python 数据模型
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matlab地磁模型代码2015-2020年世界电磁模型 该项目是世界磁性模型的C / C ++实现。 准备将代码添加到您的项目中。 还通过matlab WMM进行了验证。 分叉。 分发,不提供任何担保,并且免费。 输入参数和有效条目为: 纬度-90.00至+90.00度经度-180.00至+180.00度参照WGS 84椭球或平均海平面(MSL)日期的高度2015.0至2020.0 计算出的七个磁性成分为: F-地磁场的总强度H-地磁场的水平强度X-地磁场的北部分量Y-地磁场的东部分量Z-地磁场的垂直分量I(DIP)-地磁倾角D(DEC )-地磁偏角(磁变化) 制作:(Linux Ubuntu 16) git克隆 cd WorldMagneticModel2015-2020 制作 ./WMM
2021-08-16 22:38:48 9KB 系统开源
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matlab多元参数非线性回归模型代码阅读KDNuggets的注意事项 在从[ KDNuggets ]()阅读Blog时写了本笔记。 在本简要说明中,它仅包含我感兴趣但并不足够熟悉的术语和主题。 有关完整内容,请参阅原件。 聚类:旨在“最大化类内相似度并最小化类间相似度”的无监督学习技术。 两个关键部分:特征选择和期望最大化(EM) : 基于距离的方法:k均值和k中值 密度和基于网格的方法: 基于矩阵分解的方法:用于表示为稀疏非负矩阵的数据-共聚。 基于频谱的方法:使用定义的基础相似度矩阵 基于图的方法:通过将相似度矩阵转换为网络结构来对数据进行聚类。 大数据 大数据的六个Vs:数量,速度,多样性,准确性,可变性和价值。 机器学习 机器学习:与如何构建随经验而自动改善的计算机程序有关的问题。 关联:标识特定用户已选择的各个项目之间的关联。 强化学习:与在给定情况下寻找合适的动作以最大程度地获得奖励有关的问题。 深度学习 深度学习:不是万能药; 不是传说中的主算法; 不是人工智能的代名词。 这是应用深度神经网络技术解决问题的过程。 生物神经元(了解有关神经元和刺激激活的更多信息)。 核:
2021-08-15 10:53:24 17.13MB 系统开源
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可以在arm嵌入式设备上运行的检测模型代码,无需编译直接运行,已在树莓派上测试过
2021-08-04 18:00:40 13.66MB arm 嵌入式 深度学习 目标检测
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数学建模常见模型代码,可运行,可复制
2021-08-03 22:04:31 37.61MB 神经网络 蚁群算法 遗传算法
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总结了集成学习的三种常用框架,从sklearn库中导入函数,举例实现了Adaboost,xgboost,RandomForest,Stacking四个模型。
2021-08-03 14:49:12 22.64MB AdaBoost xgboost RandomForest Stacking
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物体检测模型SSD的源码,包括数据、代码、训练模型。环境:Python3.8; pytorch1.5。
2021-07-17 15:04:05 468.5MB SSD
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UNITY3D旋转模型代码 采用js编写 左键点击 右键旋转 中间滚轮缩放
2021-07-14 11:25:14 1KB U3D;旋转;js
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