1、Fcn（函数功能）模块 这里可对输入变量进行各种数学操作。 2、matlab Fun模块 这里可用matlab规定的各种功能函数对输入变量进行操作。如sin,cos等。 3、embedded matlab function（嵌入式matlab功能函数） 双击该模块，可打开一个M文件，编写M文件可对输入进行各种函数和数学操作。

多分类，FCN代码，cuda8.0、cudnn5.1、TensorFlow1.4.0,资源包含了对github代码的修改

fcn_score 计算fcn分数以进行GAN评估 用法： 首次运行download_fcn.sh python Evaluation.py --result_dir = <具有结果图像的目录> --gt_dir = <具有基础图像的目录> --gpu_id = 0 --output_dir = result /

这是一个基于tensorflow的简单的卷及神经网络，使用MNIST数据集进行手写数字识别。网络为FCN，即全卷积神经网络，总共有四层。前两层same padding，最大池化，后两层进行1x1的卷积。使用softmax输出结果，误差为交叉熵。最终在测试集上准确率在99%左右

本代码为FCN的keras实现，供初学者学习使用，因为要恰饭所以设置收费，学生党可以在原文下留言，我可以发到你邮箱 原文连接：https://blog.csdn.net/weixin_42834786/article/details/121257711

RESNet50+FCN train模型文件

MALSTM-FCN_TensorflowKeras2 MALSTM-FCN基本实现 这是MALSTM-FCN的Tensorflow2实现，用于时间序列分类。 可在作者的存储库网页上找到与Tensorflow1和Keras兼容的原始存储库： : 请参考上面的网页以获取有关模型的说明以及原始论文的链接。

运行FCN网络时出现如下错误Cannot feed value of shape (0,) for Tensor 'input_image:0', which has shape '(?, 224, 224, 3)'，原因是MITSceneParsing.pickle size太小，正常size应该是4595KB。将上面文件下载并替换掉Data_zoo\MIT_SceneParsing中的1k相同文件。

PyTorch上的语义分割 该项目旨在为使用PyTorch的语义细分模型提供简洁，易用，可修改的参考实现。 安装 # semantic-segmentation-pytorch dependencies pip install ninja tqdm # follow PyTorch installation in https://pytorch.org/get-started/locally/ conda install pytorch torchvision -c pytorch # install PyTorch Segmentation git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git # the following will install the lib with symb

所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质