深度照明器 Deep Illuminator是设计用于图像重新照明的数据增强工具。 它可用于轻松高效地生成单个图像的多种照明方式。 它已通过多个数据集和模型进行了测试，并已成功改善了性能。 它具有使用创建的内置可视化工具，以预览如何对目标图像进行照明。 增强实例 用法 使用此工具的最简单方法是通过Docker Hub： docker pull kartvel/deep-illuminator 可视化器 有了Deep Illuminator图像后，请运行以下命令以启动可视化器： docker run -it --rm --gpus all \ -p 8501:8501 --entrypoint streamlit \ kartvel/deep-illuminator run streamlit/streamlit_app.py 您将可以在localhost:8501上与它进行交互。

Deep adversarial metric learning for cross-modal retrieval

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Deep Learning Toolbox用户指南，欢迎下载

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查

拟无监督的颜色恒定性 本文所述方法的实现： 西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019 该文件可。 另请参见或尝试。

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深度语义角色标签 该存储库包含用于训练和使用Deep SRL模型的代码，该代码在以下内容中进行了描述： 如果您使用我们的代码，请按以下方式引用我们的论文： @inproceedings {he2017deep， title = {深层语义角色标签：什么起作用，下一步是什么}， 作者= {他，鲁恒和李，肯顿和刘易斯，迈克和Zettlemoyer，卢克}， booktitle = {计算语言学协会年会论文集}， 年= {2017} } 入门 先决条件： python应该使用Python2。您可以使用virtualenv进行模拟。 点安装numpy pip install theano ==

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]