快速SRGAN 该存储库的目标是实现实时超分辨率，以对低分辨率视频进行升采样。 目前，该设计遵循架构。 但是代替残差块，采用反向残差块以提高参数效率和快速操作。 这种想法在某种程度上受到。 培训设置如下图所示： 速度基准 通过平均800帧以上的运行时间获得以下运行时间/ fps。 在GTX 1080上测得。 输入图像尺寸 输出尺寸 时间（秒） 第一人称射击 128x128 512x512 0.019 52 256x256 1024x1024 0.034 30 384x384 1536x1536 0.068 15 我们看到有可能以30fps的速度将其上采样到720

文本多标签分类-BERT-Tf2.0 该存储库包含针对多标签文本分类的预训练BERT模型的Tensorflow2.0实现。 脚步 从下载数据 借助download_bert.sh下载预训练的模型权重 运行train_bert.py 训练损失和准确性 测试损失和准确性

甲状腺 用于评估在超声中观察到的甲状腺结节的代码库：与使用ACR TI-RADS的放射科医生进行深度学习的比较。 由开发。 它包含使用Keras框架和TensorFlow后端的多任务CNN模型的实现。 如果您在研究中使用此代码，请考虑引用以下内容： @article{buda2019evaluation, title={Evaluation of Thyroid Nodules Seen on Ultrasound: Comparison of Deep Learning to Radiologists Using ACR TI-RADS}, author={Buda, Mateusz and Wildman-Tobriner, Benjamin and Hoang, Jenny K and Thayer, David and Tessler, Franklin N an

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yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 1750112338@qq.com @software: pycharm 2018.2 @file: 13mnist.py @time: 2018/12/17 10:23 @desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import random # 读取图像可任意大小 filenames

面膜检测 该代码由用于图像分类的各种库组成。 该代码的主要目的是检测人脸上的遮罩，并说明检测的完美程度，如果未检测到遮罩，则用红色边框包围面部并指定没有遮罩。 。 使用OpenCV，Keras和Tensorflow制作的python程序，用于检测人的脸部是否戴着面具。

code目录是代码，models目录下存放了我训练好的模型，data目录是数据，需要从百度网盘中下载，下载链接如下，如果链接失效请私信我获取新的下载链接，下载解压之后在数据把代码中的数据集路径修改为你解压的路径即可，资源见压缩包中的百度网盘地址。 包含垃圾分类数据集和tf代码-8w张图片245个类，提供2组训练好的模型在models目录下，详情参考：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/118025415