使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分，论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分： 生成感兴趣的多结构区域（MSROI）的代码（使用CNN模型。已提供了预训练的模型） 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码（供1使用） 要求： 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表，请参阅requirements.txt 推荐： Imagemagick（用于更快的图像操作） VQMT（用于获取指标以比较图像） 目录 如何使用此代码？ 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

KITTI语义分割数据集，包含200张训练图像及200张测试图像

maxent-srl 使用最大熵分类器的语义角色标记

DeepLabv3+水稻稻穗语义分割模型在Pytorch当中的实现 ### 目录 1. [性能情况 Performance](#性能情况) 2. [所需环境 Environment](#所需环境) 3. [注意事项 Attention](#注意事项) 4. [文件下载 Download](#文件下载) 5. [训练步骤 How2train](#训练步骤) 6. [预测步骤 How2predict](#预测步骤) 7. [评估步骤 miou](#评估步骤) 8. [参考资料 Reference](#Reference) ### 所需环境 torch==1.2.0 ### 注意事项 代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务

PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv

为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。

Existing zero-shot learning (ZSL) models typically learn a projection function from a visual feature space to a semantic embedding space (e.g.~attribute space). However, such a projection function is only concerned with predicting the training seen class semantic representation (e.g.~attribute prediction) or classification. When applied to test data, which in the context of ZSL contains different (unseen) classes without training data, a ZSL model typically suffers from the project domain shift

社交情感分类旨在预测嵌入在由各种用户贡献的在线评论中的情感React的聚合。 这样的任务具有固有的挑战性，因为从自由文本中提取相关语义是一个经典的研究问题。 此外，在线评论通常以稀疏的特征空间为特征，这使得相应的情感分类任务非常困难。 另一方面，尽管由于深度神经网络具有将稀疏的低级特征转换为密集的高级特征的能力，因此已被证明对语音识别和图像分析任务有效，但它们在情感分类上的有效性仍需进一步研究。 本文报道的工作的主要贡献是开发了一种新型的语义丰富的混合神经网络（HNN）模型，该模型利用无监督的教学模型将语义域知识整合到神经网络中，以引导其推理能力和可解释性。 据我们所知，这是将语义纳入神经网络以增强社交情感分类和网络可解释性的第一个成功工作。 通过基于三个现实世界社交媒体数据集的实证研究，我们的实验结果证实，提出的混合神经网络优于其他最新的情感分类方法。

新浪微博的语义资料。

RAT-SQL 该存储库包含ACL 2020论文。 如果您在工作中使用RAT-SQL，请按以下方式引用： @inproceedings { rat-sql , title = " {RAT-SQL}: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-{SQL} Parsers " , author = " Wang, Bailin and Shin, Richard and Liu, Xiaodong and Polozov, Oleksandr and Richardson, Matthew " ,