PyTorch中用于图像分类的深度主动学习工具包 这是用编写的用于图像分类的深度主动学习的代码库。 我想强调的是，该工具包只是最初由Prateek Munjal等人通过电子邮件与我共享的工具包的轻量级衍生产品。 论文“使用神经网络实现鲁棒和可再现的主动学习”的作者，请。 介绍 该存储库的目标是为深度主动学习提供一个简单而灵活的代码库。 它旨在支持快速实施和评估研究思路。 我们还提供了大量基准结果（即将推出）。 该代码库当前仅支持单机单gpu培训。 我们将很快将其扩展到由PyTorch分布式软件包提供支持的单机多GPU培训。 使用工具箱 有关简要的安装说明和基本用法示例，请参见 。 支持的主动学习方法 不确定性抽样 最不信任 最低保证金 最大熵 深度贝叶斯主动学习（DBAL）[1] 贝叶斯主动学习的分歧（BALD）[1] 多样性抽样 核心组（贪婪）[2] 变式对抗主动学习（VAAL）

ImageJ / Fiji Roi一键式工具 提供附加工具栏ROI工具以及预定义的自定义ROI形状的工具集。 使用1-Click ROI，单击图像可生成以单击点为中心的预定义ROI。 如果选择了该选项，则将生成的ROI添加到Roi管理器，为所选区域运行命令run Measure ，如果使用了堆栈，则显示下一个图像。 在最新版本中，保持按下鼠标左键可以预览roi并在其中移动。 点击释放后，广告即会被“验证”。 安装 在斐济，只需激活ROI一键式工具更新站点。 了解如何。 在ImageJ中，将文件“ Roi 1-Click Tools.ijm”复制到文件夹ImageJ \ macros \ toolsets中。 要显示工具栏，请单击ImageJ工具栏右侧的>> ，然后选择ROI一键式工具条目。 注意：为获得最佳功能，宏工具集要求ImageJ> = 1.52r。 配置 双击任何ROI一

GNS3 Version2.2.5 WireShark Version3.2.1 Cisco Image镜像：c3660, c3725, c3745

Treeview节点拖拽Dragdrop带Image dragging动画效果，Treeview节点拖拽带Image dragging动画效果

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。 我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 图层类型 该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）： 基于。 该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）： 这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。 这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。 制作自定义贝叶斯网络？ 要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m

图分类实验 描述 它能做什么 怎么跑 一，安装依赖 # clone project git clone https://github.com/YourGithubName/your-repo-name cd your-repo-name # optionally create conda environment conda update conda conda env create -f conda_env.yaml -n your_env_name conda activate your_env_name # install requirements pip install -r requirements.txt pip install hydra-core --upgrade --pre 接下来，按照以下说明安装pytorch geometric： 现在，您可以使用默认配置训练模

哥伦比亚大学处理和未处理的图像数据集 Columbia University Object Image Library(COIL)__datasets.txt

可以将本地图片或网络转为base64字符串。压缩包内包含使用说明pdf。压缩后的结果类似为data:image/png;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAAQABAAD= 代码可以自行修改

基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

盲水印 基于小波变换的盲水印。 文档： https : //BlindWatermark.github.io/blind_watermark/#/en/ 文档： https : //BlindWatermark.github.io/blind_watermark/#/zh/ 中文自述文件README_cn.md 源代码： https : //github.com/guofei9987/blind_watermark 安装 pip install blind-watermark 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/blind_watermark.git cd blind_watermark pip install . 如何使用 如何嵌入水印： from blind_watermark import Wat