TransBTS：使用变压器的多模式脑肿瘤分割 此是的正式实现。 可以从获取多模式脑肿瘤数据集（BraTS 2019）。 转站 3D TransBTS的体系结构。 要求 的Python 3.7 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 泡菜 尼巴​​贝 数据预处理 从下载数据集后，需要进行数据预处理，这是将.nii文件转换为.pkl文件并实现日期归一化。 python3 preprocess.py 训练 在BraTS数据集上运行训练脚本。 分布式培训可用于培训建议的TransBTS，其中--nproc_per_node决定gpus的数量，而--master_port则暗示端口号。 python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port 20003 train.py 测验 如果要测试已在B

STC12C5A60S2 例程 官方代码 包含基础的功能LCD1602 串口通讯 IO操作等等 亲测可用

#国内统一支付接口 配置及使用示例参考 ./dome 目录 添加新支付实现接口 LPAY\Pay\PayAdapter 接口 a. 当支付接口有回调页面 实现 LPAY\Pay\PayAdapterCallback 接口 b. 当支付接口有后台通知 实现 LPAY\Pay\PayAdapterNotify 接口 支付接口支持直接状态查询 实现 LPAY\Pay\Query 接口 已集成支付接口 支付宝 [包含 PC WAP 及 APP] 百付宝[百度] [包含 PC WAP 银行直连] 京东 [包含 PC WAP] Palpay [货币可传美元,或内部自动转换] [包含 PC WAP 信用卡直付] 财付通 [包含 PC WAP] 银联[包含apple pay] [包含 PC WAP] 微信支付 [包含WAP 扫码 及 APP] 已集成支付接口都已实现并统一 退款接口 及 订单查询接口 实现

AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真 。 尊重AVP-SLAM项目->童琴，陈同庆，陈以伦和苏青 AVP-SLAM-SIM 基本实现仿真！ ·· 目录 关于该项目 代码结构 怎么跑 怎么跑 路线图 贡献 执照 接触 致谢 关于该项目 这个项目只是我对Paper的实现，而不是正式发布，我们仅发布我们的仿真代码。 Other Code will be released soon 代码结构 我们发布了基本的代码结构，对于整个项目，您至少需要calib ， segmentation ， avp-bev ， sync part等。avp-bev是该项目的核心部分之一，该结构如图所示： 如果您对此项目感兴趣，则可以遵循***.h文件来关联您的实现。 怎么跑 这个项目提供了一个凉亭世界。 因此，如果您想测试代码，则需要准备仿真世界。 该项目需要一个凉亭环境，通常加载凉亭模型需要很长时

VERSION 2006/08/24 // bug fixed in ascii-file display CREATED BY: M.B. Wieling and N. Petkov, Groningen University, Department of Computer Science, Intelligent Systems

MSP430F5529 TI官方代码例程库

DE0 altera 资料盘，有些例子代码

边界损失 官方存储库，，在上获得最佳论文奖亚军。 谈话记录可。 期刊扩展已经发表在《。 该代码已简化并更新为最新的Python和Pytorch版本。 除了原始的ISLES和WMH数据集，我们还在多类设置（ACDC数据集）中包含一个工作示例，其中边界损失可以作为独立损失使用。 目录 用法 扩展到3D 自动化 数据方案 资料集 结果 很酷的把戏 多类设置 经常问的问题 损失可以为负吗？ 我需要归一化距离图吗？ 其他使用边界损失的论文 要求（PyTorch） 核心实现（将边界损耗集成到您自己的代码中）： python3.5 + pytorch 1.0+ scipy（任何版本） 要重现我们的实验，请执行以下操作： python3.9 + 火炬1.7+ nibabel（仅在切片3D卷时） 西皮 NumPy Matplotlib Scikit图片 sh 其他框架

深度双分辨率网络，可实时，准确地对道路场景进行语义分割 介绍 这是的非官方代码。 在单个2080Ti GPU上，DDRNet-23-slim在109 FPS的Cityscapes测试装置上可产生77.4％的mIoU，从而在城市景观和camvid的精度和速度之间实现了最先进的权衡，而无需使用推理加速和额外的数据！在CamVid测试装置上以230 FPS时有74.4％的mIoU。 该代码主要来自和，感谢他们的工作。 要求 在这里列出了实验中使用的软件和硬件 pytorch == 1.7.0 3080 * 2 cuda == 11.1 快速开始 0.数据准备 您需要下载数据集。 并重命名cityscapes文件夹，然后将数据放在data文件夹下。 └── data ├── cityscapes └── list 1.预训练模型 从imagenet上下载预训练模型或从那里下载分割模

北大青鸟二期结业项目，你指的拥有，层架分明，适合学习研究，