RRPN_Faster_RCNN_Tensorflow 抽象 这是RRPN的张量流重新实现。 应该注意的是，我们并没有完全按照本文的方式实施，而是采用了它的想法。 该项目基于 ，由和完成。 测试结果 比较方式 部分结果来自论文。 任务1-定向排行榜 方法 地图 PL 蓝光 BR GTF SV 左心室 SH TC 公元前 ST SBF RA 哈 SP HC 10.59 39.83 9.09 0.64 13.18 0.26 0.39 1.11 16.24 27.57 9.23 27.16 9.09 3.03 1.05 1.01 21.39

数据集是遥感微信图图像，DOTA1.5是在DOTA基础上扩增的数据集 DOTA数据集包含2806张航空图像，尺寸大约为4kx4k，包含15个类别共计188282个实例。其标注方式为四点确定的任意形状和方向的四边形（区别于传统的对边平行bbox）

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ML项目：预测Dota 2游戏结果 这是我的个人机器学习项目。 该项目的目标是预测dota2游戏的结果。 介绍 Dota 2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。 Dota 2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。 预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。 了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。 数据 资料总览 数据集来自公开的。 这项比赛是由与合作组织的， 是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。 发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。 但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。 因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。 train_targes.c

在此处下载zip文件 解压缩zip文件 使用launcher.sh启动 Dota App用于分析对战对手的最佳选择 所有数据均来自dotabuff.com。 代码分为两部分： HTMLParser将网站处理成文档 从html文档中删除所有脚本，注释和样式 使用正则表达式解析html以提取表及其数据 用于获取文档并将其解析为要在App中显示的数据的Main 跟踪用户选择哪个敌方英雄 根据敌人的选择计算每个英雄的获胜率 使用JavaFX显示所有数据 该应用程序的前端使用JavaFX。 zip文件是通过JLINK创建的

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