win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源

基于matlab写的生成全球任意分辨率格点面积

面罩检测 该模型是轻量级的面罩检测模型。 基于ssd的骨干网是Mobilenet和RFB。 主要特点 Tensorflow 2.1 训练与推论 使用mAP的精度 使用tf.GradientTape急切模式训练 使用tf.keras网络功能 使用tf.data.TFRecordDataset数据集 ├── assets │ ├── 1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_1_Handshaking_Handshaking_1_71.jpg │ ├── out_test_00002330.jpg │ └── test_00002330.jpg ├── checkpoints │ └── weights_epoch_100.h5 ├── components │ ├── config.py │ ├── __

2018年数据科学碗：“斑点核。速度治愈”。 该存储库包含我对解决方案的脚本。 竞赛的目的是创建一种算法，以自动从生物医学图像中进行核检测。 砝码现在可以。 型号概述 在本次比赛中，我修改了深层神经网络实现，以用于对象实例分割。 我调整了现有的模型配置，以检测大小和模态不同的图像中的小核。 为了确保模型不会过拟合，我使用了并严重依赖图像增强。 此外，基于从火车图像生成的马赛克。 为了提高模型的通用性，我基于提供的5种图像模态将stage1_train数据集（使用分层） stage1_train为训练集和验证集。 使用Resnet101作为主干编码器并使用Adam作为优化器训练模型后，我通过测试时间增加和对掩模进行后处理来提高预测精度。 训练方法 前处理 我注意到所提供的口罩存在一些问题。 因此，在线程中使用了提供的注释和掩码。 从图像中删除了Alpha通道。 口罩中的填充Kong

计算两个二进制矩阵之间的 106 个相似性和不相似性（距离）的度量。 矩阵可以是任何维度，但必须具有相同的维度。 掩码可用于指示矩阵的相关元素（当度量考虑两个二进制对象中都不存在的元素时需要）。 指标： AMPLE、Anderberg's D、Anderberg、Baulieu、Braun 和 Blanquet、bc、Benini、二元欧几里德距离、二元 Lance 和 Williams 非度量、浏览模式、二元平方欧几里德距离、二元形状、Baroni-Urbani 和 Buser 1 和 2、Chi Square with Yates 校正、Chord、Cohen's kappa、Cole、Dennis、Dice、Dice 不对称 1 和 2、Digby、Dispersion、Driver 和 Kroeber、Eyraud、Fager、Faith、Fager 和 McGowan、Forbe

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高智能抠图软件Vertus.Fluid.Mask.v3.06.rar

Mask-Face-Recognition：口罩人脸识别 ●该项目主要是实现人脸特征向量的提取。以标准人脸识别模型FaceNet为主线，添加fpn_face_attention结构，增加CBAM模块，可以更好地聚焦于人面部半部，没带口罩的区域 整理数据集 正常人脸训练数据：VGGFace2，链接： ://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face2/正常人脸测试数据：LFW（狂野标签脸），链接： : pair.txt： ://vis-www.cs.umass.edu/lfw/pairs.txt（pairs.txt文件是图片对文件，包含测试的图片对，以及标注） 首先生成一个数据集文件夹，把VGGFace2的原始数据（VGGFace2_train文件），LFW原始数据（lfw_funneled），LFW耦合文件（LFW_pairs.txt），都放到数据

mask_rcnn的最新版本模型

摘要 输电线路是国家电力系统中负责电能输送的一个重要的组成部分。架空输电 线路长期经历着电闪雷击、风吹日晒、污秽、雨雪及沉陷等外界环境的侵害。目 前传统的电力巡检仍是人工巡检，新型技术利用无人机搭载高分辨摄像机，近距 离拍摄线路及其关键部件获取航拍图像来代替人工巡检。其中，航拍图像中输电 线路部件的识别及缺陷检测是关键技术也是技术难点。本文提出一种利用 Mask R-CNN 技术提取绝缘子串珠的掩膜图像、采用 Yolo-v3 和 Yolo-v4 进行对照，通 过神经网络模型对其绝缘子自爆区域进行特征提取，特征判断，识别定位。具体 流程如下：针对问题一中绝缘子串珠分割，本文根据不同绝缘子类型进行图像类别划 分，通过图像分割优化模型对小目标进行数据集制作。采用 Mask R-CNN 为框架 构建了深度学习算法，并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台。最后选取 数据集 80%进行模型训练，20%进行测试，使用极大值抑制算法，得出最佳先验 框（best_anchor），对经过模型得出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行 计算，求出评价模型的 Dice 系数为 0.83