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欢迎使用我的图像分类应用程序 构建此Web应用程序有两个主要组件： 图像分类模型： 我使用TensorFlow的Keras API与MobileNets一起使用-MobileNets是一类轻型深度卷积神经网络，与许多其他流行模型相比，其体积小得多且性能更快。 用户界面的Web应用程序： 我使用Flask（使用Python编写的Web框架）构建了此Web应用。

matlab匹配滤波代码SALICONtf 该存储库包含用于训练和运行SALICONtf的代码-在TensorFlow中自底向上的显着性模型SALICON的重新实现。 执行 建筑学 在我们的实现中，我们对原始内容进行了一些小的更改。 与原始论文一样，SALICONtf模型包含两个基于VGG的流（无fc层），用于精细和粗糙处理。 输入的大小分别调整为600x800px和300x400px，分别用于精细流和corase流。 调整细流的最后一层的大小以匹配粗流的sie（30x57px）。 两个输出都被串联并通过1×1滤波器进行卷积。 标签（人眼固定图）的大小调整为37×50，以匹配网络的输出。 训练 在原始公式中，通过优化Kullback-Leibler散度（KLD）损失获得了最佳结果。 在我们使用SALICONtf进行的实验中，我们使用了二进制交叉熵损失（OpenSALICON也使用了它）获得了更好的结果。 我们使用固定学习率0.01，动量0.9和重量衰减0.0005。 原始论文没有指定训练时期的数量，只提到训练模型需要1到2个小时。 我们的实现在100个周期后获得了合理的结果，并在300

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用于目标检测的特征金字塔网络 推荐FPN的改进版本： : FPN检测框架的Tensorflow实现。 您可以参考论文《 基于FPN参考 ， 和和旋转检测方法如果对您有用，请加注星标以支持我的工作。 谢谢。 配置环境 ubuntu（在Windows上可能会出现编码问题）+ python2 + tensorflow1.2 + cv2 + cuda8.0 + GeForce GTX 1080 您还可以使用docker环境，命令：docker pull yangxue2docker / tensorflow3_gpu_cv2_sshd：v1.0 安装 克隆存储库 git clone https:/

DRQN-张量流 使用Tensorflow，openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意，到目前为止，在Retro环境中的训练都是完全实验性的，必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过发出以下命令来安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 这将在没有GPU支持的情况下安装Tensorflow。 但是，我强烈建议使用带有GPU支持的Tensorflow，否则培训将花费很长时间。 有关此主题的更多信息，请参见 。 为了运行复古环境，您必须收集要玩的游戏的rom并将其导入： : 跑步 您可以通过以下方式开始培训： python main.py --

Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

python3.7 可以直接安装的版本，上传记录一下。有需要的也可以下载

将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中，将tfrecord作为数据源应用到Keras模型中