具有特征透视变换的多视图检测[] [ ] @inproceedings{hou2020multiview, title={Multiview Detection with Feature Perspective Transformation}, author={Hou, Yunzhong and Zheng, Liang and Gould, Stephen}, booktitle={ECCV}, year={2020} } 概述 我们发布了MVDet的PyTorch代码， MVDet是一种最新的多视图行人检测器； 和MultiviewX数据集，这是一种新颖的合成多视图行人检测数据集。 狂野轨道 多视图X 内容 MultiviewX数据集 使用来自行人模型，在Unity中，我们构建了一个新颖的合成数据集MultiviewX 。 MultiviewX数据集覆盖16米乘

概述 这是用Python编写的 RBM 学习算法的简单实现，它使用numpy包来加速矩阵计算。 路线 要使用默认参数在 MNIST 数据集上运行 RBM 学习算法，请键入 python rbm.py 否则您可以自己指定所有参数 python rbm.py 这将在训练示例上训练 RBM，然后尝试在给定学习权重的情况下重建测试图像。 原始测试图像和重建的测试图像都将保存在Output/文件夹中。 依赖关系 请注意，此项目需要 Python 3.x 才能运行。 它还需要numpy包。

可可关键点注释 “便捷方式”为关键点添加COCO格式的图像批注。 可用于创建用于姿势估计的数据集。 上传的第一个文件是一个人可以在其中看到coco关键点json文件的布局的文件。 请注意，我在Java Eclipse Neon中运行Java脚本。 稍后，我将上传一个文件，其中详细描述了我执行的所有步骤。 例如，详细说明了如何注释图像，如何创建xml文件，用于关键点检测的coco json格式以及如何将xml文件转换为coco json格式。 *请注意，我是一名初学者程序员，甚至没有计算机科学背景。

使用大脑的MRI图像预测痴呆阶段 概括 我们使用神经网络来预测痴呆阶段，其依据是： 相对于头部大小的大脑体积（从MRI图像中提取的特征） 性别 教育程度 对测试集的预测约为60％ NN体系结构的唯一理由是使其相对简单。 优化器的学习率降低了，因为它一开始学习速度太快（精度曲线太陡了）。 另外，在进行建模之前，我们进行了简单的探索性数据分析。 未来的工作 一个有趣的项目是对原始数据执行全面的CNN。 一个有趣的一次性项目将是查看纵向数据集，以预测现在没有痴呆的患者是否将来会发展为痴呆症。 数据 数据来自。 也可以从获得。

Depression_Dataset 从Kaggle.com探索抑郁数据集

捕获数据集 数以千计的reCAPTCHA图像的数据集。 结构 recaptcha-dataset │ README.md │ LICENSE │ └───Large │ └───Bicycle | │ Bicycle (1).png | │ ... | └───Bridge | │ Bridge (1).png | │ ... | └───Bus | │ Bus (1).png | │ ... | └───Car | │ Car (1).png | │ ... | └───Chimney | │ Chimney (1).png |

MSDS6372 项目 1 2021 年夏季团队：Tricia Herrera、Michael Mazel、Cameron Stewart、Rick Fontenot 在这个项目中，我们探索了一个称为“人口普查收入”的 UCI 数据集，并建立模型以根据可用变量预测个人收入是否超过 5 万美元/年 我们注释的代码被分解为项目的每个部分的单独 rmd 文件： EDA.Rmd：探索性数据分析，包括输出干净、转换和缩放的数据集，这些数据集会输入以下建模文件 我们项目的书面总结包含在 MSDS6372_Project2.pdf 文件中

为了获得更好的性能，您可以尝试NLPGNN，有关更多详细信息，请参见 。 BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（有关更多详细信息，请参见old_version）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需尝试修改crf_layer或softmax_layer）。 资料夹说明： BERT-NER |____ bert # need git from [h

审计长 使用和音频进行深度学习。 作为起点，请查看和说明。 如果您对和音频感兴趣，您还应该查看将更多音频直接集成到的努力：

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