图像分割Keras：在Keras中实现Segnet，FCN，UNet，PSPNet和其他模型。 在Keras中实现各种深度图像分割模型。 链接到包含教程的完整博客文章： : 有效的Google Colab示例： Python介面： : CLI界面： ： 我们的其他仓库 Keras模型中的阶梯网络仅使用100个带标签的示例即可在MNIST上实现98％的测试准确性 杰出贡献者 Divam Gupta 鲁纳克（Rounaq Jhunjhunu）瓦拉 马里乌斯·贾斯顿 JaledMC 楷模 支持以下模型： 型号名称 基本型号 细分模型 fcn_8 香草CNN FCN8 fcn_32 香草CNN FCN8 fcn_8_vgg VGG 16 FCN8 fcn_32_vgg VGG 16 FCN32 fcn_8_resnet50 Resnet-50 F

光学字符识别 使用Pytorch特征提取的光学字符识别。

将VOC格式文件放至data的文件夹 JPEGImages文件夹中存放数据图片 Annotations文件夹中存放与图片一一对应的标签文件 调整voc2yolo4.py文件中的trainval_percent 、train_percent的值，控制训练集、测试集、验证集的比例；调整完成后运行该文件，在data/ImageSets/Main文件夹中生成对应数据集的图片文件名 运行voc_annotation.py文件，运行前将文件中的classes列表替换为自己数据集的class的名字 运行后自动生成yolo_train.txt文件，文件中每一行的格式为图片路径和图片中标注框的位置以及分类，如下所示 data/JPEGImages/MVI_20011__img00001.jpg 592,378,752,540,3 557,120,604,163,2 545,88,580,118,2 508,67,536,92,3 553,70,582,89,7 731,114,783,153,2 902,250,960,357,3 修改train.py中的路径参数与自己电脑上的路径相匹配 classes

pytorch 官方torchvision库中的squeezenet1_0，squeezenet1_1 的ONNX 文件。

自己亲自使用的pytorch分类框架，加了注释，有自己写的数据增强的代码，自己写的评估指标，十分好用，自己加了多种网络

pytorch 1.1.0 for python3.7 官方windows64位版本 pip安装

一个Python软件包，用于使用 Tensor功能在CPU或GPU上模拟尖峰神经网络（SNN）。 BindsNET是一个尖刺的神经网络仿真库，旨在开发用于机器学习的受生物启发的算法。 该软件包被用作正在进行的研究的一部分，该研究在中将SNN应用于机器学习（ML）和强化学习（RL）问题。 查看，以获取实验集合，结果分析功能，实验结果图等。 该软件包的文档可以在找到。 要求 Python 3.6 requirements.txt 设置东西 使用点子 BindsNET可通过其git存储库获得。 问题 pip install git+https://github.com/BindsNET/bi

，梁静云， ，瑞士苏黎世联邦理工学院 [] :sparkles: 一些直观的例子： ; ; ; ; 测试代码 （从或下载以下模型）。 RRDB.pth ---> ESRGAN.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> RealSR_DPED.pth ---> RealSR_JPEG.pth ---> BSRNet.pth :seedling: BSRGAN :seedling: 大意 设计一个新的降级模型以合成用于训练的LR图像： 1）使模糊，下采样和噪点更加实用 模糊：来自HR空间和LR空间的各向同性和各向异性高斯核的两个卷积 下采样：最近，双线性，双三次，下采样 噪声：高斯噪声，JPEG压缩噪声，处理过的相机传感器噪声 2）降级混洗：我们执行随机混洗的降级以合成LR图像，而不是使用常用的模糊/下采样/降噪管道 关于建议的降级模型的一些注意事项： 降级模型主要用于

YOLOv5火焰识别，代码+训练好的权重+5000多张标注好的VOC格式火焰数据集 详情见：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过： 1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。 2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。 一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰度值）哪些像素属于同一对象。 产生上述掩码的一类算法称为实例分割算法。mask R-CNN就是这样一