U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。
本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。
本课程有三个项目实践：
(1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用U-Net进行Kaggle盐体识别
(2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割
(3) Kaggle细胞核分割比赛 ：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割
本课程使用keras版本的U-Net，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。
本课程提供项目的数据集和Python程序文件。
2021-09-16 11:20:40
6.43MB
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keras-conv1d
描述
用Keras训练和评估一维卷积神经网络的代码。 使用多个通道和过滤器来探索conv1d选项。
该示例适用于的原始惯性信号。
设置
使用miniconda安装所有依赖项（来自 ）：
通过在您的主目录中获取install_miniconda.sh来安装miniconda2 。 注销并在此之后重新登录。
cp install_miniconda.sh ~ /
cd ~
source install_miniconda.sh
安装其余依赖项：
cd ~ /keras-conv1d
source install.sh
每次登录时，请进行以下设置：
source setup.sh
跑步
cd train
python keras_conv1d.py
2021-09-15 16:56:12
8KB
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存储库。
注意：如果您有兴趣使用它，请随时 :star: 回购，所以我们知道！
当前功能
配置文件
训练图
明智的输入
自述文件的更新
推理文件
定量结果
结果可视化
训练文件
目录结构
重量随模型节省
传奇
解决
工作进行中
数据集
通过仔细注释几名患有不同器官肿瘤并在多家医院被诊断出的患者的组织图像，获得了针对这一挑战的数据集。 通过从TCGA存档下载以40倍放大倍率捕获的H＆E染色的组织图像来创建此数据集。 H＆E染色是提高组织切片对比度的常规方法，通常用于肿瘤评估（分级，分期等）。 考虑到跨多个器官和患者的核外观的多样性，以及在多家医院采用的染色方案的丰富性，训练数据集将使开发健壮且可通用的核分割技术成为可能。
训练数据
包含30张图像和约22,000个核边界注释的训练数据已作为2017年IEEE Transactions on Medical Imaging上的
2021-09-15 09:50:36
96.35MB
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CNNs-CHB-MIT
该项目是关于将CNN应用于来自CHB-MIT的EEG数据以预测癫痫发作。 这是UNIVERSITA DI CAMERINO分配给计算机科学学士学位的小组项目。 该项目的目的是尝试复制论文中获得的结果：
该算法包括创建数据的频谱图，然后将它们与CNN模型一起使用以预测癫痫发作。
有关更多信息，请参见和 。 这两个文件分别是意大利语的作品介绍和关系。
入门
先决条件
在该项目中，anaconda用于管理软件包。 所需包装：
keras 2.2.2
python 3.6.6
张量流1.10.0
matplotlib
麻木
pyedflib
科学的
为了评估网络，进行培训和测试，GPU用于快速评估。 通过使用CPU，训练时间比使用GPU慢得多。 GPU所需的软件包：
张量流
对于GPU的使用，此链接对于安装Ubuntu 18.04 LTS的所有驱
2021-09-14 18:08:19
4.3MB
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在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。
ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。
根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。
以Xception为例：
加载预训练模型：
from tensorflow.python.keras.applications import Xception
model = Sequential()
model.add(Xcep
2021-09-14 09:46:10
153KB
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[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身的数据集
本文用keras版本的yolov3来训练人脸口罩数据集，从而完成一个简单的目标检测。
首先先上目标检测效果，准备好了吗？ go！go！go！
看到 目标检测的效果之后，你心动了吗？心动不如行动，让我们放手去干！撸起袖子加油干！
一、环境要求
Python： 3.7.4
Tensorflow-GPU 1.14.0
Keras: 2.2.4
古人云：“工欲善其事必先利其器”。
我们首先要搭建好GPU的环境。有了GPU的环境，才能跑得快！！！
这里为了方便，就用anaconda的conda命令来搭建环境，执行以下几条命
2021-09-13 11:10:06
1.69MB
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一种用于关系三重提取的级联二进制标记框架
该存储库包含该论文的源代码和数据集：一种用于关系三重提取的新颖级联二进制标记框架。，，，袁田，。 ACL2020。
概述
提出的CasRel框架的核心是全新的观点，即我们将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对上的离散标签。更确切地说，我们不是学习关系分类器f（s，o）-> r，而是学习特定于关系的标记f_ {r}（s）-> o，每个标记都可以识别给定主题下的可能对象。一个特定的关系。在这种框架下，关系三重提取是一个分为两个步骤的过程：首先，我们确定句子中所有可能的主语；然后针对每个主题，我们应用特定于关系的标记器来同时识别所有可能的关系和相应的对象。
要求
此仓库已在Python 3.7和Keras 2.2.4上进行了测试。主要要求是：
tqdm
编解码器
凯拉斯伯特= 0.80.0
tensorflow-gpu = 1.
2021-09-11 19:30:55
30KB
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数
下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：
注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本
from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
print("[INFO] training with 1 GPU...")
model = VGG19（）
# otherwise, we are compiling using m
2021-09-10 18:18:02
114KB
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1、run_cnews_classifier.py 原生bert实现的文本分类
原文链接：
2、run_tnews_classifier.py 基于keras_bert实现的文本分类
原文链接：
3、run_lcqmc_similarity.py 基于bert4keras实现的文本相似度计算
原文链接：
4、run_kashgari_classifier.py 基于kashgari实现的文本分类
原文链接：
5、run_ChineseDailyNerCorpus.py 基于kashgari + bert/albert实现的ner
原文链接：
6、Bert_Train.py 基于bert训练模型，并保存为pb格式
原文链接：
7、Bert_Predict.py requests调用tf serving中的bert模型
原文链接：
8、fastbert.py 基于fastbert实现文本分类
2021-09-09 19:11:30
6.44MB
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