Social Networks and the Semantic Web， Springer 2007。

1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下，其中Build为数据类型，根据自己需要进行修改，本示例数据为512*512大小GF2建筑，训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中，主要参数包括： （1） num_epochs，训练批次 （2） learning_rate，学习率 （3） dataset，步骤一自己构建的数据集名称 （4） band，输入数据通道数（波段数） （5） n_class, 模型输出通道数（类别） 设置好后点击run即可 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中，生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath，模型位置名称 Dataset，待预测数据文件夹 Outputpath，输出数据文件夹

裂缝的 Unet 语义分割 使用 PyTorch、OpenCV、ONNX 运行时的实时裂缝分割 依存关系： 火炬 OpenCV ONNX 运行时 CUDA >= 9.0 指示： 1.使用您的数据集训练模型并在supervisely.ly上使用unet_train.py保存模型权重（.pt文件） 2.使用pytorch_to_onnx.py将模型权重转换为ONNX格式 3.使用crack_det_new.py获取实时推理 裂纹分割模型文件可点击此下载 结果： 图表：

论文阅读笔记 Xie_Deep Learning Enabled Semantic Communication System 共计9页，详细手写

LIDC-IDRI-语义处理 用于从LIDC-IDRI创建DICOM数据的语义标签图的管道。

尽管 Web 是人类社会中最受欢迎的软件，但在许多方面尚未得到研究。 网络发明后的社会、政治和经济变化是什么？ 能否成为对发展中国家有用的工具？ 我们需要一个新的隐私框架吗？ 我们需要监管还是自由化？ 这些和许多其他问题促使一个新的跨学科领域框架的出现； 网络科学。 Web 科学的主要科学问题可能是需要将哪些技术和其他变化纳入 Web 技术的发展以最好地为人类服务。 什么是网络科学？ 是新学科还是旧学科的新名称？ 它是一门真正的学科吗？ 什么是网络科学方法论？ 在这种情况下，将隐私作为 Web 科学研究案例进行简要说明。 最后，介绍了网络科学研究计划的主要研究挑战和战略草图。

Semantic UI是完全语义化的前端界面开发框架，跟Bootstrap和Foundation比起来，还是有些不同的，在功能特性上、布局设计上、用户体验上均存在很多差异。 Semantic UI 2.3.3 更新日志：2018-07-09 搜索-传入缓存:false现在将影响使用远程端点时apiSettings的默认设置，以前您还必须传递apiSettings:{cache：false}；CSS-更新LESS语法以与LESS3.0兼容；图标-由于与动画中使用的转换和转换不兼容，已弃用了多个图标名称，以前的名称仍然可以使用，但建议迁移到新名称以与转换兼容。

matlab生成代码文件夹选择视频中的语义共同分割 这个存储库包括我们弱监督视频共同分割的代码。 如果您使用我们的代码和模型进行研究，请引用我们的论文。 此代码已在 Ubuntu 14.04 和 MATLAB 2015a 上进行了测试。 联系人：Guangyuzhong (guangyuzhonghikari at gmail dot com) 纸 视频中的语义共同分割。 Yi-Hsuan Tsai*、Guangyu Zhong* 和 Ming-Hsuan Yang。 欧洲计算机视觉会议 (ECCV)，2016 年。（* 表示同等贡献） 安装 下载并解压代码。 按照 中的说明安装附加的 caffe 分支。 在 下载用于特征提取的 CNN 模型，然后将模型文件夹解压到caffe-cedn-dev/examples文件夹下。 用法 将您自己的视频放在“Youtube_input”或其他文件夹中（您可能需要更改相应的路径）。 运行 demo_semantic_cosegment.m 以生成 tracklets。 运行 demo_tracklets_feature.m 以提取每个 trackl

治愈算法的matlab代码语义可解释和可控制的过滤器集 这是本文的MATLAB实现： ，，和，“语义可解释和可控制的滤波器集”，2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP），雅典，2018年，第1053-1057页。 （*：均等） [] 抽象的 在本文中，我们生成和控制语义可解释的过滤器，这些过滤器可以无监督的方式从自然图像中直接学习。 每个语义过滤器都会与其他过滤器一起学习视觉上可解释的局部结构。 学习这些可解释的过滤器集的重要性在两个对比的应用程序中得到了证明。 第一个应用是渐进式脱色下的图像识别，其中识别算法应对颜色不敏感以实现稳定的性能。 第二个应用是图像质量评估，其中客观方法应对颜色退化敏感。 在提出的工作中，通过基于语义过滤器表示的局部结构对语义过滤器进行加权来控制其敏感性和不足。 为了验证所提出的方法，我们利用CURE-TSR数据集进行图像识别，并利用TID 2013数据集进行图像质量评估。 我们表明，提出的语义过滤器集在两个数据集中均实现了最新的性能，同时保持了其在渐进式失真中的鲁棒性。 语义自动编码器 我们研究了不同的正则化技术，包括l 1 （（a），（d）

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