介绍 我们发布了用于在UCF101上微调I3D模型的完整代码（包括培训阶段和测试阶段）。 I3D论文： 。 有关I3D的模型和详细信息，也请参考i3d。 先决条件 软件 Ubuntu 16.04.3 LTS Python 2.7 CUDA8 CuDNN v6 Tensorflow 1.4.1 硬件 GTX 1080 Ti 怎么跑 1.克隆此仓库 git clone https://github.com/USTC-Video-Understanding/I3D_Finetune 2.下载动力学预训练的I3D模型 为了在UCF101上微调I3D网络，您必须在下载DeepMind提供的Kinetics预训练I3D模型。 具体来说，下载repo并将data/checkpoints文件夹放入我们的I3D_Finetune回购的data I3D_Finetune ： git clone ht

BERT-BiLSTM-CRF-NER Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning 使用谷歌的BERT模型在BLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的Tensorflow代码' 中文文档请查看 如果对您有帮助，麻烦点个star,谢谢~~ Welcome to star this repository! The Chinese training data($PATH/NERdata/) come from: The CoNLL-2003 data($PATH/NERdata/ori/) come from: The evaluation codes come from: Try to implement NER work based on google'

星团聚类 介绍 恒星聚类算法是一种聚类技术，其灵感很松散，类似于恒星系统的形成过程。它的目的是作为一种替代性的聚类算法，它不需要事先知道聚类的数量或进行任何超参数调整。 安装 应安装以下依赖项： 麻木 科学的 设置 建议您使用Scikit-Learn，因为此处提供的实现旨在与Scikit-Learn配合使用，以替代其他算法。 实际的算法位于star_clustering.py中，可以由import语句调用： from star_clustering import StarCluster 然后创建一个对象以实例化该算法的实例： star = StarCluster() 然后，像在Scikit-Learn中使用任何其他聚类算法一样，调用拟合或预测函数。 测试脚本 提供了三个测试脚本，旨在显示该算法对非常不同类型的数据的有效性。 plot_cluster_comparison.py wo

使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调。 产品特点 可以访问ImageNet上经过预训练的最受欢迎的CNN架构。 自动替换网络顶部的分类器，使您可以使用具有不同类数的数据集训练网络。 使您可以使用任何分辨率的图像（不仅限于在ImageNet上用于训练原始模型的分辨率）。 允许添加一个Dropout层或一个自定义池层。 支持的架构和模型 从包中： ResNet（ resnet18 ， resnet34 ， resnet50 ， resnet101 ， resnet152 ） ResNeXt（ resnext50_32x4d ， resnext101_32x8d ） Dens

张量流-cnn-finetune 这个仓库是关于使用TensorFlow对一些著名的卷积神经网络进行微调的。 ConvNets： 要求： Python 2.7或3.x Tensorflow 1.x（已通过1.15.1测试） OpenCV2（用于数据扩充） 数据集文件 您需要设置两个数据集文件以进行训练和验证。 格式必须如下所示： /absolute/path/to/image1.jpg class_index /absolute/path/to/image2.jpg class_index ... class_index必须从0开始。 可以在和找到样本数据集文件。 不要忘了通过--num_classes运行时，标志finetune.py脚本。 亚历克斯网 进入alexnet文件夹 cd alexnet 微调 如果您以前没有下载过砝码，请下载。 ./download_we

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BembaASR模型 该存储库包含用于在“ 重现实验的资源（数据集，代码和脚本）。 实验装置 在该项目中，我们使用版本进行了实验。 我们向读者推荐以获得最新更新。 资源资源 数据集 该项目中使用的数据来自语料库。 根据DeepSpeech输入管道要求，它包含大小不超过10秒的音频文件。 ID 数据集 关联的CSV文件 定义 1个 用于训练 2 用于验证 3 用于测试 语言模型 本实验中使用的5克LM是使用DeepSpeech v0.8.2的默认参数值创建的 声学模型