目前，中国的城市化水平已超过50％，汽车保有量达到1.4亿辆。 随之而来的交通拥堵问题变得越来越突出。 如何实时，准确地获取车辆的基本信息越来越重要，以便交通部门及时管理特定路段和交叉路口的车辆。 目前，一些相关的方法和算法具有较高的实时性，但准确性不高或相反。 因此，本文提出了一种基于YOLOV2框架的车辆实时检测方法，该方法具有实时性和准确性。 该方法改进了YOLOv2框架模型，优化了模型中的重要参数，扩大了网格尺寸，并改进了模型中锚点的数量和大小，可以自动学习车辆的特征，实现实时，高精度的车辆自动检测和车辆类别识别。 对自制数据集的评估表明，与YOLOv2和Faster RCNN相比，准确率提高到91.80％，召回率提高到63.86％。

深脑节 此回购利用2-D和3-D全卷积神经网络（CNN）的集成，从多模态磁共振图像（MRI）分割脑肿瘤及其成分。 分段网络中使用的密集连接模式可以有效地重用较少数量的网络参数来使用功能。 在BraTS验证数据上，分割网络获得的完整肿瘤，肿瘤核心和活动肿瘤骰子分别为0.89、0.76、0.76。 特征 脑肿瘤分割 脑面罩生成SkullStripping（当前使用HD-BET和ANTs） 放射性特征 核心地位 dcm和nifty支持（将dcm转换为nifty并起作用） 基于UI的推理框架 微调 强化 逐渐解冻 自定义netwrok培训框架 全脑分割 安装 基于PyPi的安装： 所需的Python版本：3.5 安装： pip install DeepBrainSeg 或者 git clone https://github.com/koriavinash1/DeepB

UCI甲状腺分类-​​Python，Keras，scikit-learn，ANN 该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为： 1-甲状腺功能亢进 2次普通 3-普通 数据集 UCI资料库中的甲状腺疾病。 框架/库 凯拉斯 scikit学习 入门 这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。 先决条件 python3.5或更高版本 凯拉斯 scikit学习 麻木 大熊猫 设置和运行测试 运行python -V检查安装 安装所有必需的库。 从终端执行以下命令以运行测试： python main.py 注意：

Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NPC行为（在多种设置下，例如多代理和对抗），自动测试游戏版本并评估预发布的不同游戏设计决策。 ML-A

时间序列分类的深度学习 这是发表在“时间序列分类的深度学习：评论”的配套资料库，该也可以在。 数据 该项目中使用的数据来自两个来源： ，其中包含85个单变量时间序列数据集。 ，其中包含13个多元时间序列数据集。 码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含9个python文件，每个文件针对本文测试的每个深度神经网络。 要在一个数据集上运行模型，应发出以下命令： python3 main.py TSC Coffee fcn _itr_8 这意味着我们将在Coffee数据集的单变量UCR存档上启动模型（有

在 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md 中有许多个模型。 先下一个试试效果如何：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_dm05_pascal_trainaug_2018_10_01.tar.gz 由于 我的Tensoflow是1.0版。不能直接运行，先把模型编辑一下，去掉      “Conv2D”的属性“dilations”和“data_format”      以及“Cast”的属性“Tru

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MMSR MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们之前的项目：BasicSR，ESRGAN和MMSR MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们之前的项目：BasicSR，ESRGAN和EDVR。 重点介绍适用于图像和视频超分辨率任务的统一框架。 它也很容易适应其他恢复任务，例如去模糊，去噪等。技术水平：它包括竞赛中的几种获胜方法：例如ESRGAN（PIR

深雨 该项目是在 HTWG Konstanz - 应用科学大学的课程背景下创建的。 目标是使用机器学习对康斯坦茨周边地区 35 分钟的短期降水预测。 因此，我们在 keras 和 tensorflow 中为 python 3 使用了 UNet 实现。 我们的团队： 、 、 、 在教授的监督下使用 UNet 创建了短期降水预测。 结果 可以从我们的英文论文中阅读 或在我们完整德语报告中 要求 要运行此存储库中的脚本，您需要 Python 发行版并另外安装以下软件包： 凯拉斯 张量流 cv2 (OpenCV) 拉德利卜