siamese-fc：使用完全卷积暹罗网络以50-100 FPS进行任意对象跟踪

CNN用于人类活动识别 博客文章的。 所需工具 在开发过程中使用Python 2.7，并且需要以下库来运行笔记本中提供的代码： 张量流 脾气暴躁的 Matplotlib 大熊猫 数据集 可以从以下下载用于模型训练的WISDM Actitracker数据集 相关问题 步行活动中的用户标识。 可以从以下下载22个个人的加速度计数据集

DeepLabCut是一个工具箱，用于无标记地估计执行各种任务的动物的姿势。 。 只要您可以看到（标记）要跟踪的内容，就可以使用此工具箱，因为它与动物和物体无关。 最新更新： :purple_heart: DeepLabCut支持多动物姿势估计（BETA版本，请给我们提供反馈！ pip install deeplabcut==2.2b8 ）。 :purple_heart: 我们有一个实时软件包！ 快速pip install deeplabcut ： pip install deeplabcut 您还需要tensorflow和wxPython参见 项目管理的管道和工作流程的概述。 有关循序渐进的用户指南，请阅读《！ 为了更深入地

基于Python的实用深度学习概述 如果你对机器学习很好奇，但不知道从哪里开始，这就是你一直在等待的书。它专注于被称为深度学习的机器学习子领域，解释了核心概念，并为您提供了开始构建自己的模型所需的基础。而不是简单地概述使用现有工具包的教程，实用深度学习教你为什么使用深度学习，并将激励你进一步探索。 你所需要的是对计算机编程和高中数学的基本熟悉——这本书将涵盖其余的内容。在介绍Python之后，您将浏览关键主题，如如何构建良好的训练数据集，使用scikit-learn和Keras库，并评估您的模型的性能。 您还将了解: 如何使用经典的机器学习模型，如k-最近邻，随机森林，和支持向量机 神经网络是如何工作的，又是如何训练的 如何使用卷积神经网络 如何从零开始开发一个成功的深度学习模型 您将在此过程中进行实验，构建最终的案例研究，其中包含您所学到的所有内容。 您将使用的所有代码都可以在这里获得: https://github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/ 这是对这个动态的，不断扩大的领域的完美介绍，实用深度学习将给你的技能和信心潜入自己的机器学习项目。

ÇrowdÇountingÇODE框架（C ^ 3-框架） Python 3开发人员版本！ 开源的PyTorch代码用于人群计数 注意：由于个人原因，该代码将不会继续保留。 我建议您在使用或其他出色的代码。 技术博客 [2019.05] [中文博客] C ^ 3框架系列之一：一个基于PyTorch的开源人群计数框架[] 目标 该代码的目的是一个有效，灵活的框架，用于监督人群计数。 同时，我们在主流数据集上提供了一些基本网络和经典算法的性能。 特征 方便的开发套件。 它是六个主要数据集上的便捷开发套件。 坚实的基线。 它提供了一些经典的预训练模型的基线，例如AlexNet，VGG，ResNet等。 在此基础上，您可以轻松地将建议的模型与它们的效果进行比较。 强大的日志。 它不仅可以在Tensorboard中记录丢失和可视化，还可以保存当前代码包（包括参数设置）。 保存的代码包可以直接运

Ciphey是一种自动解密工具。 输入加密的文本，取回解密的文本。 这是什么？ Ciphey是一种自动解密工具。 输入加密的文本，取回解密的文本。 “什么类型的加密？” 这才是重点。 您不知道，您只知道它可能已加密。 Ciphey会为您解决。 Ciphey使用带有简单过滤系统的深层神经网络来估算加密内容。 然后是定制的，可定制的自然语言处理语言检查器界面，该界面可以检测给定文本何时变为纯文本

pytorch深图像抠像 该存储库包括的非官方pytorch实现。 表现 模型 SAD↓ MSE↓ 毕业↓ 康恩↓ 关联 阶段0 59.6 0.019 40.5 59.3 第一阶段 54.6 0.017 36.7 55.3 阶段0-我们的 56.01 0.0173 33.71 57.57 第一阶段 54.42 0.0175 35.01 54.85 跳过我们的第一阶段 52.99 0.0171 31.56 53.24 较低的指标显示更好的性能。 对于stage1-our-skip模型，训练批处理= 1，图像= 43100，历元= 12，大约需要1天。 测试maxSize = 1600。 GPU内存> = 10GB 更新 2020.09.09：使用最新模型（stage1-skip-sad-52.9.pth）运行demo.py，并更新可视化结果

医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。

3D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D Scans (CVPR2019 Oral) We present 3D-SIS, a new framework for 3d instance segmentation. Data Generation Data generation code is detailed in . Download Traininig Data The training data we generated is provided. Download Test Data We provide the test data (.scene and images) as examples. The detailed format of data, see . Download the Installation In

MIT版深度学习第6章 深度学习的正则化 。 正则化的定义为旨在减少学习算法的泛化误差而不是训练误差的修改，训练神经网络中，常常会出现过拟合的问题