监督细分的边界框:全局约束接近完全监督 官方存储库 。 谈话记录可。 目录 很酷的把戏 要求(PyTorch) 要重现我们的实验,请执行以下操作: python3.8 + 火炬1.5+ nibabel(仅在切片3D卷时) 西皮 NumPy Matplotlib Scikit图片 sh 用法 代码的最重要的部分被包含在bounds.py ,与定义BoxPriorBounds 。 ( BoxBounds用于限制框大小的BoxBounds度。)它会生成一个元组列表,每个元组都包含该段的掩码(一次热编码)及其下限( w或更低)。 然后,这些元组将由BoxPrior中的BoxPrior损失losses.py 。 简而言之,事情按以下顺序进行: BoxPriorBounds生成一个(segment,width)对list[tuple[Tensor, Tensor] ; 数据加
2021-11-21 15:06:54 59KB Python
1
监督支持向量机回归模型研究,冀杰,程玉虎,利用支持向量机和K近邻学习器的优点,提出一种半监督支持向量机回归模型。支持向量机通过选择高置信度的未标记样本加以标记,并��
2021-11-20 11:11:35 250KB 支持向量机
1
一、源码特点 JSP 电力测监督管理系统 是一套完善的web设计系统,对理解JSP java编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开发。 二、功能介绍 不同权限具有不同的功能菜单,系统分为管理员和用户两个权限,系统主要操作包括一下功能: (1)权限管理:对权限信息进行添加、删除、修改和查看 (2)用户管理:对用户信息进行添加、删除、修改和查看 (3)故障类型管理:对故障类型信息进行添加、删除、修改和查看 (4)系统名称管理:对系统名称信息进行添加、删除、修改和查看 (5)设备名称管理:对设备名称信息进行添加、删除、修改和查看 (6)实验计划管理:对实验计划信息进行添加、删除、修改和查看 (7)实验总结管理:对实验总结信息进行添加、删除、修改和查看 (8)事故分析管理:对事故分析信息进行添加、删除、修改和查看 (9)遗漏问题管理:对遗漏问题信息进行添加、删除、修改和查看 (10)仪表软件管理:对仪表软件信息进行添加、删除、修改和查看 (11)仪表配置管理:对仪表配置信息进行添加、删除、修改和查看 (12)变送器配置管理:对变送器配置信息进行添加、删除、修改和查看 (13)仪表监督管理:对仪表监督信息进行添加、删除、修改和查看 (14)监督完成情况管理:对监督完成情况信息进行添加、删除、修改和查看 (15)其他报表管理:对其他报表信息进行添加、删除、修改和查看 (16)会议纪要管理:对会议纪要信息进行添加、删除、修改和查看 三、注意事项 1、管理员账号:admin密码:admin 数据库配置文件DBO.java 2、开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发,数据库为sqlserver2008,使用java语言开发。 3、数据库文件名是jspfjdgl.mdf,系统名称jdgl 4、系统首页地址:login.jsp
2021-11-16 19:06:24 2.01MB jsp java sqlserver
自我监督的拼图游戏 TensorFlow和Keras中“解决拼图难题的无监督学习视觉表示”的论文实施
2021-11-16 11:24:45 808KB Python
1
快速搜索和寻找密度峰值的聚类(clustering by fast search and find of density peaks),简称密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)算法,该算法的优点为:不需要事先指定类簇数;能够发现非球形类簇;只有一个参数需要预先取值。
2021-11-15 20:06:03 7KB 聚类算法 无监督学习 DPC
Code for the AAAI 2018 publication "SEE: Towards Semi-Supervised End-to-End Scene Text Recognition"
2021-11-15 10:45:45 504KB Python开发-机器学习
1
监督异常检测论文集,可用于未来智能工厂预测性分析。
2021-11-14 23:20:30 37.84MB 无监督学习 异常检测
1
国际表示学习大会(The International Conference on Learning Representations)是致力于人工智能领域发展的国际知名学术会议之一。为了分析最新研究动向,本文精选了涵盖自监督学习、Transformer、图神经网络、自然语言处理、模型压缩等热点领域,将分多期为大家带来系列论文解读。
2021-11-14 21:37:05 14.41MB 自监督学习 Transformer
1
hmm模型matlab代码Matlab的隐马尔可夫模型工具箱 Matlab实现的标准隐马尔可夫模型(HMM)具有连续发射以及相关的HMM,这些模型允许参数随时间变化。 时变隐马尔可夫模型的研究和应用都在此基础上展开。 使用此代码时,请引用: [1] O. Carr,F。Andreotti,KEA Saunders,N。Palmius,GM Goodwin,M。De Vos,“使用智能手机加速度计的昼夜节律监测双相情感障碍的抑郁症”。 [2] Q. Huang,D。Cohen,S。Komarzynski,XM Li,P。Innominato,F。Lévi和B.Finkenstädt,“用于隐藏遥测活动数据中昼夜节律的隐马尔可夫模型”,JR Soc。 接口,卷。 15号139,2018。 职能 Baum-Welch算法-用于从无监督的观测结果集中确定HMM参数。 时变过渡概率Baum-Welch-具有时变过渡概率的Baum-Welch算法。 维特比算法-用于根据一组观测值和HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 时变维特比算法-用于根据一组观测值和时变HMM参数确定最可能的隐藏状态序列。 参
2021-11-14 16:15:31 1.41MB 系统开源
1
公司安全生产监督检查管理制度规章制度.pdf
2021-11-14 15:01:42 7KB