使用TensorFlow Serving部署Keras模型 阅读有关此项目的更多信息

离线安装tensorflow时，相关的20个依赖库，包括tensorflow1.6.0和tensorflow1.14.0两个版本。

DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小

本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文 在此特别感谢上述作者，喜欢原作的可以去使用原项目。同时欢迎大家下载体验本项目，如果使用过程中遇到什么问题，欢迎反馈。 如果需要自动打标请使用：https://github.com/yuxitong/AutoMarKingTensorFlowPython 另外特别感谢 zyxcambridge(https://github.com/zyxcambridge) 童鞋 manoshape(https://github.com/manoshape)

基于TensorFlow+OpenCV的焊缝识别 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124505827

利用TensorFlow在ImageNet上实现PNASNet-5

pix2pix 描述 这是使用pix2pix进行音频源分离（混合到人声）的。 我将原始数据（混合和人声对数据集）预处理为可以作为二维图像处理的声谱图，然后训练模型。 有关详细的超hyperparams.py ，请参见文件hyperparams.py。 要求 NumPy> = 1.11.1 TensorFlow> = 1.0.0 解放军 数据 我使用的DSD100数据集由成对的混合音频文件和人声音频文件组成。 完整的数据集（〜14 GB）可以在下载。 文件描述 hyperparams.py包含所有需要的超级参数。 data.py加载训练数据并将其预处理为原始数据序列的单位。 modules.py包含网络的所有方法，构造块和跳过连接。 networks.py建立网络。 train.py用于培训。 训练网络 步骤1.如有必要，在hyperparams.py调整超级参数。 步骤2.如

首先安装vs2017，建立一个项目，通过nuget包安装tensorflowsharp，在引用中添加tensorflow，using tensorflow；

阿达·本 与论文工作相关的代码： “ AdaBnn：经过自适应结构学习训练的二值化神经网络” 该存储库当前包含两个协作笔记本： 带有实验性质的基于Keras实施AdaNet算法提出的由该文件实验“ ”在，对于学习神经网络结构为子网的集合。 此外，AdaBnn表示为对AdaNet的修改，它对运行时间施加了二进制约束，以尝试在时间方面提高性能，并且是一种基于“的正则化方式”。 “。 另外，包含的单独代码包含Adanet和AdaBnn实现及其文档。 一些发现 根据笔记本中提供的实验： 在自适应结构学习的情况下，对网络权重进行二值化具有类似的效果，即遗传算法中的突变率很高，在迭代之间很难遵循学习模式，在T迭代中不保持增量性能。 Adam优化在大多数情况下更适合于此类AdaBnn结构，并且迭代次数更少（本文中的T参数）。 目前，对AdaNet进行二值化处理并没有太大的改进，但它可能是为权重/激活添加约束作为自适应结构学习的正则化方法的起点。 进一步的工作 进一步的工作可能包括将二值化过程作为卷积子网的一部分，这是（M Courbariaux，2016）的最初建议。 例 导入依赖关