DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

图像分割Keras：在Keras中实现Segnet，FCN，UNet，PSPNet和其他模型。 在Keras中实现各种深度图像分割模型。 链接到包含教程的完整博客文章： : 有效的Google Colab示例： Python介面： : CLI界面： ： 我们的其他仓库 Keras模型中的阶梯网络仅使用100个带标签的示例即可在MNIST上实现98％的测试准确性 杰出贡献者 Divam Gupta 鲁纳克（Rounaq Jhunjhunu）瓦拉 马里乌斯·贾斯顿 JaledMC 楷模 支持以下模型： 型号名称 基本型号 细分模型 fcn_8 香草CNN FCN8 fcn_32 香草CNN FCN8 fcn_8_vgg VGG 16 FCN8 fcn_32_vgg VGG 16 FCN32 fcn_8_resnet50 Resnet-50 F

从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

关于数据 请参考YOLO-V3-Tensorflow 1. 训练模型前的准备 A.数据准备 数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式： # 单行数据的结构： (path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name) # Note: # 一个path_filename 可能对应多个类别(class_name)，每个类别占用一行数据 # x1, y1, x2, y2 是原图像的坐标, 而不是ratio后图像上的坐标 # (x1, y1) 标注框的左上坐标; (x2, y2) 标注框的右下坐标 # x1,y1------------------- # | | # | | # | |

阿达·本 与论文工作相关的代码： “ AdaBnn：经过自适应结构学习训练的二值化神经网络” 该存储库当前包含两个协作笔记本： 带有实验性质的基于Keras实施AdaNet算法提出的由该文件实验“ ”在，对于学习神经网络结构为子网的集合。 此外，AdaBnn表示为对AdaNet的修改，它对运行时间施加了二进制约束，以尝试在时间方面提高性能，并且是一种基于“的正则化方式”。 “。 另外，包含的单独代码包含Adanet和AdaBnn实现及其文档。 一些发现 根据笔记本中提供的实验： 在自适应结构学习的情况下，对网络权重进行二值化具有类似的效果，即遗传算法中的突变率很高，在迭代之间很难遵循学习模式，在T迭代中不保持增量性能。 Adam优化在大多数情况下更适合于此类AdaBnn结构，并且迭代次数更少（本文中的T参数）。 目前，对AdaNet进行二值化处理并没有太大的改进，但它可能是为权重/激活添加约束作为自适应结构学习的正则化方法的起点。 进一步的工作 进一步的工作可能包括将二值化过程作为卷积子网的一部分，这是（M Courbariaux，2016）的最初建议。 例 导入依赖关

Binary_Classifier 在Tensorflow (1.4)数据集（ ）上使用Tensorflow (1.4) Keras 2.1.5和Tensorflow (1.4)后端在ResNet-50上构建的简单Cat-Dog分类器。 先决条件 确保从此提取的数据集在项目文件夹中。 Python 3+ 安装Tensorflow： $ pip install tensorflow 安装Keras（2.1.5+）： $ pip install keras 安装h5py： $ pip install h5py 安装PIL（枕头）： $ pip install Pillow 可以在找到适用于MacOS和Ubuntu安装这些库的详细指南。 测验 要测试单个图像以进行预测，请打开终端并运行（建议使用Ubuntu/macOS ）： $ python predict.py 默

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

keras2onnx Linux 视窗 keras.io 喀拉拉邦 介绍 keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为模型格式。 最初， 转换器是在项目开发的。 keras2onnx转换器开发已移至一个以支持更多种Keras模型并降低混合多个转换器的复杂性。 大多数常见的Keras图层都已支持转换。 请参阅或以获取有关层的详细信息。 Windows机器学习（WinML）用户可以使用 ，将其调用包装在keras2onnx上以转换Keras模型。 如果要使用keras2onnx转换器，请参考，标识相应的ONNX操作集编号。 keras2onnx已在tensorflow

Keras基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习

Keras深度学习实战 by (印)拉蒂普·杜瓦（Rajdeep Dua）