NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《 （在接受）的PyTorch实现。 您可以从了解更多。 实施细节 该模型在上进行了训练，该包含大约255,500张图像。 你可以从得到它。 注意：数据集中可能存在一些损坏的图像，请在开始训练之前先将其删除。 该数据集分为229,981张图像用于训练，12,691张图像用于验证和12,818张图像用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，为此，我在验证集上损失了约0.072 EMD。 尚未在本文中尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 非常欢迎您进行自己的扩展。 学习率设置与原始论文不同。 我似乎无法使用3e-7的转换底数和3e-6的密集区块的底线来使模型收敛于动量SGD。 另外，我没有做太多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果

使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明

直肠标签支持 这是“ RectLabel用于对象检测”的支持页面。 将问题发布到我们的Github问题页面 有问题吗？ 发送电子邮件至 谢谢。 主要特点 绘制边界框，多边形，三次贝塞尔曲线和直线 用骨架绘制关键点 使用画笔和超像素工具标记像素 使用Core ML模型自动标记图像 快速设置对象，属性，热键和标签 以PASCAL VOC XML格式读写 导出为YOLO，创建ML，COCO JSON和CSV格式 导出索引颜色蒙版图像和分离的蒙版图像 屏幕截图

检测条码 检测图像上的条形码 目录 - 关于项目 该项目旨在检测条形码并扫描条形码，并为检测到的条形码检测物体。 该代码在Jupyter Notebook中以python语言执行。 有关项目的详细说明 首先安装必要的库。 import numpy as np -NumPy进行数值处理 import argparse用于解析命令行参数 import imutils使基本图像处理功能（例如平移，旋转，调整大小，构图，显示Matplotlib图像，分类轮廓，检测边缘）更加容易 import cv2 -OpenCV。 将读取/加载图像并将其转换为灰度图像。 image = cv2.imread(args["image"]) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 使用OpenCV函数Sobel（）从图像中计算导数，并使用OpenCV函数S

Image reconstruction by domain-transform manifold learning

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION非常经典的VGG-NET框架就是出自这篇文章

OpenAI 成功训练了一个能够从文本标题生成图像的网络。 它与 GPT-3 和 Image GPT 非常相似，并产生了惊人的结果。

带标签的训练样本的有限且昂贵的可用性导致以基于数据增强的监督学习的形式定义高光谱分类任务的方法的发展。 但是，大多数方法只是隐式地利用各向同性邻域中的频谱空间信息，而不是显式指示各向异性或操纵邻域系统。 在本文中，我们应用导向模板来估计局部方向的同质区域，并利用更有价值的光谱空间环境。 通过使用最佳的导向模板匹配方法，我们提出了一种数据扩充和精炼方法，以改善带有有限标记样本的任何光谱空间分类器的性能。 实验表明，该方法对许多光谱空间分类器都非常有效。

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使用python，基于darknet模型，对昆虫进行识别的深度学习代码