使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分，论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分： 生成感兴趣的多结构区域（MSROI）的代码（使用CNN模型。已提供了预训练的模型） 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码（供1使用） 要求： 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表，请参阅requirements.txt 推荐： Imagemagick（用于更快的图像操作） VQMT（用于获取指标以比较图像） 目录 如何使用此代码？ 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

敏锐模型动物园 Acuity模型动物园包含一组由Acuity工具包创建或转换的流行神经网络模型（来自Caffe，Tensorflow，PyTorch，TFLite，DarkNet或ONNX）。 模型查看器 Acuity使用JSON格式描述神经网络模型，并且我们提供了一个来帮助可视化数据流图。 从4.6.8开始，模型查看器是一部分。 分类 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ OriginModel ） Mobilenet-v2 （ OriginModel ） Mobilenet-v3 （ OriginModel ） EfficientNet （ OriginModel ） EfficientNet（EdgeTPU） （ OriginModel ） Nasnet-Large （ OriginModel ） Nasnet-Mobile （ Or

收割 一个简单的基于机器学习的网站，推荐最佳农作物，肥料和农作物所患疾病 动机 农业是影响一国经济增长的主要部门之一。 在像印度这样的国家，大多数人口以农业为生。 机器学习和深度学习等许多新技术正在农业中实施，因此农民可以更轻松地发展并最大程度地提高产量。 在这个项目中，我提供一个网站，其中实现了以下应用程序； 作物推荐，肥料推荐和植物病害预测。 在农作物推荐应用程序中，用户可以从他们的侧面提供土壤数据，并且该应用程序将预测用户应该种植哪种农作物。 对于肥料推荐应用程序，用户可以输入土壤数据和他们正在生长的农作物的类型，该应用程序将预测土壤缺乏或过量的土壤，并会提出改进建议。 对于最后一个应用程序，即植物病害预测应用程序，用户可以输入患病植物叶片的图像，该应用程序将预测它是什么病害，并且还会提供有关该病害的一些背景知识以及如何治愈该病害的建议。 数据源 （定制数据集） （定制数

机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关，并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。 要获取数据， 从根目录运行脚本： # Fetches the default tickers: BTC_ETH, BTC_LTC, BTC_XRP, BTC_ZEC for all time periods. $ ./run_fetch.py 默认情况下，将提取Poloniex中所有可用时间段（天，4h，2h，30m，15m，5m）的数据，并将其存储在_data目录中。 您可以通过命令行参

人像卡通化探索项目 (photo-to-cartoon translation project) 人像卡通化 (Photo to Cartoon) 中文版 | English Version 该项目为小视科技卡通肖像探索项目。您可使用微信扫描下方二维码或搜索“AI卡通秀”小程序体验卡通化效果。 也可以前往我们的ai开放平台进行在线体验：https://ai.minivision.cn/#/coreability/cartoon 简介 人像卡通风格渲染的目标是，在保持原图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是，从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言，基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果，但本任务的输入输出轮廓并非一一对应，例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦；且成对的数据绘制难度大、成本较高，因此我们采用unpaired image translation方法来实现。 Unpaired image translation流派最经典方法是CycleGAN，但原始CycleGAN的生成结果往往存在较为明显的

解开变分自编码器 PyTorch 实现的论文 团队成员： 安德烈亚斯·斯帕诺普洛斯 ( ) Demetrios Konstantinidis ( ) 存储库结构 目录包含我们迄今为止创建的模型。 一路上还会有更多。 python脚本是主要的可执行文件。 目录包含可用于训练和测试的 colab notebook。 在目录中有一个 ，其中详细解释了变分自动编码器的基本数学概念。 在目录中有一些配置文件可用于创建模型。 在目录中有我们通过使用各种配置运行模型得到的结果。 楷模 目前支持两种模型，一个简单的变分自动编码器和一个解开版本 (beta-VAE)。 模型实现可以在目录中找到。 这些模型是使用PyTorch Lightning开发的。 变分自编码器 变分自编码器是一个生成模型。 它的目标是学习数据集的分布，然后从相同的分布中生成新的（看不见的）数据点。 在下图中，我们可

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

动漫素描着色器 使用参考图像自动进行草图着色 先决条件 pytorch torchvision numpy openCV2 matplotlib 数据集 Taebum Kim，“动漫素描着色对”， //www.kaggle.com/ktaebum/anime-sketch-colorization-pair 培养 请参考train.ipynb 测试 请参考test.ipynb 您可以在 ）上下载经过培训的检查点。 培训细节 参数 值 学习率 2e-4 批量大小 2 时代 25 优化器 亚当 （beta1，beta2） （0.5，0.999） （lambda1，lambd

在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

研究@ Magic Leap（CVPR 2020，口腔） SuperGlue推理和评估演示脚本 介绍 SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络，结合了最佳匹配层，该层经过训练可以对两组稀疏图像特征进行匹配。 此存储库包含PyTorch代码和预训练权重，用于在关键点和描述符之上运行SuperGlue匹配网络。 给定一对图像，您可以使用此存储库在整个图像对中提取匹配特征。 SuperGlue充当“中端”，在单个端到端体系结构中执行上下文聚合，匹配和过滤。 有关更多详细信息，请参见： 全文：PDF： 。 作者： Pa