KityMinder核心
简介
KityMinder是一款强大的脑图可视化/编辑工具，由百度FEX团队开发并维护。
本仓库是KityMinder的核心实现部分：
包括脑图数据的可视化展示（Json格式）
包括强大的编辑功能的KityMinder编辑器请移步
不包含第三方格式（FreeMind，XMind，MindManager）的支持，可以加载来扩展第三方格式支持。
不包含文件存储的支持，需要自行实现存储。参照柯林斯中的开源的FIO +百度网盘方案进行实现。
使用
可以参考进行使用。
< div xss=removed> < / div >
< script type = "text/javascript" src = "kityminder.core.min.js" > < / script >
< script type = "text/javascript
2024-05-20 10:22:38
266KB
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这是一个基于YOLOv8模型的热图生成工具，可以用来分析和可视化深度学习模型在图像识别和目标检测任务中的关注点。该工具使用Grad-CAM技术生成覆盖在原始图像上的热图，从而揭示了模型在预测时赋予图像不同部分的重要性。热图中不同颜色的区域显示了模型关注的程度，红色或黄色表示高度关注的区域，蓝色或绿色则表示关注度较低的区域。
该工具可以帮助研究人员、学生和AI工程师更好地理解和解释他们的模型，尤其是在进行模型调试和优化时。它对于提高模型透明度和加深用户对模型决策过程的理解非常有价值。
使用这个工具，用户可以对自己的图像数据集进行热图分析，从而洞察模型在处理特定图像或图像集时的行为模式。它适用于多种用途，包括但不限于自动驾驶车辆的视觉系统，安防监控，医疗图像分析，以及任何需要图像识别和目标检测的应用。
请注意，使用此工具需要基本的深度学习和计算机视觉知识，以及对YOLOv8模型和PyTorch框架的熟悉。
（该文件建议放在你yolov8项目根目录下）
2024-05-16 16:09:35
7KB
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将CST中方向图导入到MATLAB中，包括二维模型和三维模型
2023-03-07 22:01:20
314KB
本文实例讲述了jquery使用echarts实现有向图可视化功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
先来看看效果图：
源码如下（force-directed-graph.html）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset=utf8></meta>
[removed][removed]
[removed]
2022-11-12 02:17:09
53KB
1
使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。
类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。
基本上，假设我们构建一个CNN，目标是将人的照片分类为“男人”和“女人”，然后我们给它提供一个新照片，它返回标签“男人”。有了CAM工具，我们就能看到图片的哪一部分最能激活“Man”类。如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。
在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN,Resnet50。
2022-08-10 13:16:03
579KB
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眼图代码
眼图可视化代码。
更多说明即将上线...
引用说明
如果您使用该代码，请引用以下出版物：
JoséCaldas，Nils Gehlenborg，Ali Faisal，Alvis Brazma和Samuel Kaski。 生物学相关的微阵列实验的概率检索和可视化。 生物信息学，2009：25：i145-i153。（ISMB / ECCB 2009）。
执照
眼图代码已在下获得
2022-08-01 18:26:25
2.78MB
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Fast Improved Gauss Transform with Tree Data Structure A library for fast computation of Gauss transforms in multiple dimensions,
2022-06-14 20:36:06
7.43MB
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鉴于最近一段时间一直在折腾的CNN网络效果不太理想，主要目标是为了检测出图像中的一些关键点，可以参考人脸的关键点检测算法。
但是由于从数据集的制作是自己完成的，所以数据集质量可能有待商榷，训练效果不好的原因可能也是因为数据集没有制作好（标点实在是太累了）。
于是想看看自己做的数据集在进入到网络后那些中间的隐藏层到底发生了哪些变化。
今天主要是用已经训练好的mnist模型来提前测试一下，这里的mnist模型的准确度已经达到了98%左右。
使用的比较简单的一个模型：
def simple_cnn():
input_data = Input(shape=(28, 28, 1))
x = Con
2022-05-27 17:28:55
89KB
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