火车卷积神经网络-YOLO算法 在这个项目中，我将讨论YoloV3体系结构以及如何在自定义数据集上进行训练，我将逐步解释如何使用Darknet框架来实现它。 介绍 什么是物体检测？ 对象检测如何工作？ YOLO-您只看一次 YOLO v3。 网络架构 特征提取器 功能检测器 完整的网络架构 如何在自定义数据集上训练YOLOv3 资料准备 贴标 准备好文件进行培训 训练模型（Darknet框架） 使用自定义权重进行对象检测 介绍 什么是物体检测？ 对象检测是一种包含对象分类和对象本地化两个任务的技术。 它是经过训练可检测多种类别的对象的存在和位置的模型。 它可以用于静态图像，甚至可以实时用于视频。 来自图片 对象检测如何工作？ 对象检测找到对象并在其周围绘制一个边界框。 这是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于自动驾驶汽车，面部识别，行人检测等。...最新的算法

张量流-cnn-finetune 这个仓库是关于使用TensorFlow对一些著名的卷积神经网络进行微调的。 ConvNets： 要求： Python 2.7或3.x Tensorflow 1.x（已通过1.15.1测试） OpenCV2（用于数据扩充） 数据集文件 您需要设置两个数据集文件以进行训练和验证。 格式必须如下所示： /absolute/path/to/image1.jpg class_index /absolute/path/to/image2.jpg class_index ... class_index必须从0开始。 可以在和找到样本数据集文件。 不要忘了通过--num_classes运行时，标志finetune.py脚本。 亚历克斯网 进入alexnet文件夹 cd alexnet 微调 如果您以前没有下载过砝码，请下载。 ./download_we

双水平图神经网络 总览 此存储库包含用于药物相互作用预测的双层图神经网络的代码。 有关详细信息，请参阅我们的论文 用于药物相互作用预测的双层图神经网络。 白云生*，顾坚*，孙宜州，王伟。 ICML 2020图形表示学习及超越（GRL +）研讨会 。 模型 我们引入Bi-GNN建模生物链接预测任务，例如药物-药物相互作用（DDI）和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）。 以药物-药物相互作用为例，使用机器学习的现有方法要么仅利用药物之间的链接结构而不使用每个药物分子的图形表示，要么仅利用单个药物化合物的结构而不对高级DDI使用图形结构图形。 我们方法的关键思想是从根本上将数据视为双层图，其中最高

快速核磁共振 | | 通过获取更少的测量值来加快磁共振成像（MRI）的潜力，可以降低医疗成本，将对患者的压力降到最低，并使MR成像在目前速度缓慢或昂贵的应用中成为可能。 是Facebook AI Research（FAIR）和NYU Langone Health的一项合作研究项目，旨在研究使用AI来加快MRI扫描的速度。 纽约大学朗格健康中心已经发布了完全匿名的膝盖和大脑MRI数据集，可以从下载。 可以找到与fastMRI项目相关的出版物。 该存储库包含方便的PyTorch数据加载器，子采样功能，评估指标以及简单基准方法的参考实现。 它还包含fastMRI项目的某些出版物中方法的实现

Complex_Convolutional_Neural_Network_Architecture 该存储库进一步体现了我对一些著名的复杂卷积神经网络架构的实现。 这些模型是使用Tensorflow的Keras功能API从零开始开发的，这是一种创建比tf.keras.Sequential API更灵活的模型的方法。 功能性API可以处理具有非线性拓扑的模型，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 这种架构使神经网络可以学习深度模式（使用深度路径）和简单规则（通过短路径）。 开发型号清单 从分支悬空模型到深度卷积和点卷积的模型已经进行了实验。 我还实现了U-net，这是专门用于生物医学图像分割的独特体系结构。 最后，我制作了一个自定义的复杂模型，并在上进行了训练。 AlexNet-AlexNet是卷积神经网络的名称，它对机器学习领域产生了重大影响，特别是在将深度学习应用于机器视觉

让彩色！：灰度图像的自动着色 概述 这段代码使用Tensorflow在python中提供了的实现： "Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification" Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa ACM Transaction on Graphics (Proc. of SIGGRAPH 2016), 2016 本文提供了一种使用深层网络自动为灰度图像着色的方法。 该网络在单个框架中共同学习局部特征和全局特征，然后可以将其用于任何分辨率的图像上。 通过合并全局特征，可以使用

ZynqNet:An FPGA-Accelerated Embedded Convolutional Neural Network 基于FPGA加速的卷积神经网络。原版英文论文。使用Xilinx Zynq XC-7Z045

真实图片的去噪神经网络——CBDNet的中文翻译

基于神经网络的白平衡算法，可以比传统算法提升40%性能。

原文作者：Binh-Son Hua、Minh-Khoi Tran、Sai-Kit Yeung。 文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址：https://github.com/scenenn/pointwise 在本文中，我们提出了一种用于3D点云的语义分割和目标识别的卷积神经网络。 我们网络的核心是逐点卷积，这是一种新的卷积算子，可以作用于点云的每个点。我们的全卷积网络设计实现起来惊人地简单，在语义分割和目标识别任务方面都可以提供具有竞争力的准确性。