角膜外科医生 一个用于在经过训练的Keras模型上进行网络手术的库。 对于深度神经网络修剪很有用。 Keras外科医生提供了简单的方法来修改训练有素的模型。 当前实现了以下功能： 从图层中删除神经元/通道 删除图层 插入图层 替换图层 Keras-Surgeon与任何模型架构兼容。 一次遍历网络可以修改任意数量的层。 这些修改有时被称为网络手术，这激发了该软件包的名称。 背景 这个项目的动机是我对深度学习的兴趣以及对尝试使用研究文献中已经了解的一些修剪方法进行试验的愿望。 我创建此程序包是因为找不到从Keras模型中修剪神经元的简单方法。 希望对其他人有用。 安装 使用pip从安装Keras-Surgeon。 pip install kerassurgeon 如果您要安装示例的依赖项，请执行以下操作： pip install kerassurgeon[examples] 它

PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv

LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

Gensim数据有什么用？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的d Gensim数据的用途是什么？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的数据集存储，致力于提供长期支持，合理的标准化用法API，并专注于非结构化文本处理（无图像或音频）的数据集。 该Gensim数据存储库用作该存储。 您无需直接使用此存储库。 因斯泰

Deep-Learning-with-PyTorch 辛苦下载下来赚点积分下其他东西，分享给有需要的，感谢大家！

使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库，用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成，以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前，请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包（及其依赖项）： 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或（9ras）下载并解压预训练模型，并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_

深度学习课程 我在研究生深度学习课程中所做的实际作业和项目。 课程连结： :

PyTorch 官方教程 Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more. PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you—and your deep learning skills—become more sophisticated. Deep Learning with PyTorch will make that journey engaging and fun.

Adrian Rosebrock 的Deep Learning for Computer Vision with Python 1,2,3都在里面了。我自己没看过，但是我在看他opencv教程，倒是蛮不错的。

令人敬畏的图像着色 基于深度学习的图像着色论文和相应的源代码/演示程序的集合，包括自动和用户指导（即与用户交互）的着色，以及视频的着色。 随意创建PR或问题。 （首选“拉式请求”） 大纲 1.自动图像着色 纸 来源 代码/项目链接 ICCV 2015 深着色 ICCV 2015 学习表示形式以实现自动着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 彩色图像着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色 SIGGRAPH 2016 [项目] [代码] 通过生成对抗网络进行无监督的多样化着色 ECML-PKDD 2017 [代码] 学习多样的图像着色 CVPR 2017 [代码] 多种着色的结构一致性和可控性 ECCV 2018 使用有限的数据进行着色：通过内存增强网络进行少量着色 CVP