草图简化的示例结果。 图片由Eisaku （ ）拥有版权，并且仅允许用于非商业研究用途。 总览 该代码提供了研究论文中使用的预训练模型： "Learning to Simplify: Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup" Edgar Simo-Serra*, Satoshi Iizuka*, Kazuma Sasaki, Hiroshi Ishikawa (* equal contribution) ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH), 2016 和

Keras图注意力网络 已淘汰 GAT的此实现不再得到积极维护，可能无法与Tensorflow和Keras的现代版本一起使用。 查看及其，以了解的Tensorflow / Keras实现。 这是Veličković等人的图注意力网络（GAT）模型的Keras实现。 （2017， ）。 致谢 我与本文的作者没有任何隶属关系，出于非商业原因，我正在实施此代码。 作者发布了他们的，因此请检查一下以确保可以按预期工作。 它们的实现与我的实现略有不同，因此可能需要牢记。 如果您使用以下任何代码进行研究，则应引用该论文： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Ca

皮肤癌分割 ISIC数据集对皮肤癌的Mask-RCNN进行分类和分割 设置 从下载数据集 您可以从下载该文件要下载整个档案，请执行以下操作： python3 download_archive.py -s 最后，数据目录应如下所示： Data/ ├── Images/ (containing the .jpg file) ├── Descriptions/ (containing the json file) └── Segmentation/ (containing the .png file) 下载项目的依赖项： pip3 install -r requirements.txt 创建模型： python3 main.py 您还必须下载Coco模型，可以在这里找到： : 测试模型： python3 test.py 结果 原始图片 分类和分割图像

Deep Learning for Natural Language Processing by Jason Brownlee 在 Python 中为自然语言开发深度学习模型

Deep learning with python by Jason brownlee.zip Jason Brownlee 的 Python 深度学习课程代码 Code

imgviz 图像可视化工具 | | 安装 pip install imgviz # there are optional dependencies like skimage, below installs all. pip install imgviz[all] 依存关系 枕头> = 5.3.0 PyYAML 入门 # getting_started.py import imgviz # sample data of rgb, depth, class label and instance masks data = imgviz . data . arc2017 () # colorize depth image with JET colormap depth = data [ "depth" ] depthviz = imgviz . depth2rgb ( depth , mi

Pix2Vox 该存储库包含论文的源代码。 后续工作《 已发表在《国际计算机视觉杂志》（IJCV）上。 引用这项工作 @inproceedings{xie2019pix2vox, title={Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images}, author={Xie, Haozhe and Yao, Hongxun and Sun, Xiaoshuai and Zhou, Shangchen and Zhang, Shengping}, booktitle={ICCV}, year={2019} } 数据集 我们在实验中使用和数据集，如下所示： ShapeNet渲染图像： ://

Pytorch-图像分类 使用pytorch进行图像分类的简单演示。 在这里，我们使用包含43956 张图像的自定义数据集，属于11 个类别进行训练（和验证）。 此外，我们比较了三种不同的训练方法。 从头开始培训，微调的convnet和convnet为特征提取，用预训练pytorch模型的帮助。 使用的模型包括： VGG11、Resnet18 和 MobilenetV2 。 依赖关系 Python3，Scikit学习 Pytorch, PIL Torchsummary，Tensorboard pip install torchsummary # keras-summary pip install tensorboard # tensoflow-logging 注意：在训练之前将库更新到最新版本。 怎么跑 下载并提取训练数据集： 运行以下脚本进行训练和/或测试 python t

使用深度学习进行图像伪造 使用深度学习的图像伪造检测，在PyTorch中实现。 提议 整个框架：首先，将RGB图像分为重叠的块（64x64）。 然后，在被网络打分之前，将RGB色块转换为YCrCb颜色通道。 最后，设计了一个后期处理阶段，以完善网络的预测，并就图像的身份验证做出最终结论。 深度神经网络改编自MobileNet-V2。 但是，我们修改了原始MobileNet-V2，使其与我们的问题更加相关。 下图描述了体系结构修改。 实验结果 我们已经对模型配置进行了全面评估，以显示哪个因素可以改善模型的最终性能。 为了解决这个问题，我们定义了与MobileNetV2（称为MBN2）一起作为核心的六种配置。 要考虑两个颜色通道，即RGB和YCrCb。 此外，还考虑了三种MobileNetV2架构进行比较。 第一个体系结构是从零开始训练的MobileNetV2，第二个体系结构是通过Image

心电图分类 数据集 要求 张量流 麻木 科学的 大熊猫另外，您可以使用命令pip3 install -r requirements.txt安装依赖项程序包。 在这个项目中，python2和python3都可以（但是我们强烈建议您使用python3）。 怎么跑 将数据集放在文件夹中。 运行merge_dataset.py以创建train.mat和test.mat 。 使用以下命令运行代码。 python3 merge_dataset.py --dir YOUR_TRAINING_SET_FOLDER_NAME 如果需要帮助，请使用python3 merge_dataset.py -h 。 3.运行train.py 。 您可以在命令中为以下参数选择参数。 学习率 时代 batch_size。 k_folder：对/错。 如果要开始进行k文件夹验证的过程，请使用以下命令： python