这是python语言的转化标签的脚本，适用于整理检测数据集标签的形式

这是python语言写的转化脚本，使用于整理各种检测数据集的标签形式；

Mosaic：用于色情检测的深度学习模型 您刚刚找到了马赛克模型。 Mosaic 是一个高级神经网络模型，用 Python 编写，能够在带有Tensorflow后端的keras上运行。 现在，它的开发重点是色情检测。 如果您需要一个深度学习模型，请使用马赛克模型： 允许轻松快速地检测色情内容。 设计和微调自己的网络（基于马赛克）。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 Mosaic 兼容： Keras 2.0.3 Tensorflow 1.1.0和Python 2.7。

cnn源码matlab去建立图像处理历史 我们的目标是重现论文中提到的结果。 我们在这个实现中使用了 Pytorch，并试图坚持论文中使用的 CNN 架构，但做了一些调整以获得更好的结果。 建筑学 训练分两个阶段进行，因此使用了两个 CNN，其架构如下： 模型一 模型二 要求 Python3.x 最新版本的 Pytorch（您可以按照任何标准博客安装 pytorch） 麻木的 泡菜 虚拟环境 具有 10Gb 或更多内存的 GPU（我们使用 Nvidia 1080Ti 进行训练） 指示 生成数据集： 首先，需要下载存在的 BossBase 原始图像。 然后，提取 tar 文件，在父目录中创建一个文件夹datasets/1.data并将提取的图像复制到该文件夹​​中。 接下来，打开 Matlab 并在项目的matlab文件夹中运行命令cr2jpeg和loldata 。 这些命令可能需要相当长的时间。 运行这些命令后，数据集文件夹内的目录结构将如下所示： . ├── jpegs ├── test | |── ctr | │ ├── denoise | │ ├── high | │ ├── l

1、pyqt5 设计界面 2、实现音频数据采集、单次检测、连续检测三大功能，并能保存相关音频数据

结合VGG和残差网络实现工业零件的缺陷检测，基于keras和tensorflow可以直接运行使用

深度学习在生物医学方面的应用，探讨了多种深度学习架构和多种癌症图像的处理办法

使用深度学习检测疟疾 :mosquito: :microbe: 参与者的Hack 2020是一项计划，可帮助学生利用OPEN SOURCE成长。 HakinCodes的这项倡议通过为各种各样的OPEN SOURCE项目做出贡献以及与导师和组织团队进行互动的机会，为您提供了一个最佳平台，以提高您的技能和能力。 :pushpin: 介绍 该机器学习Web应用程序利用两层卷积神经网络来处理细胞图像，并以近95％的准确度预测它们是否为疟疾。 用于处理深度学习算法的来自美国国家医学图书馆的官方NIH网站，该网站是来自疟疾筛查研究活动的稀薄血液涂片图像中分段细胞的存储库。 :bullseye: 项目目的 在疟疾不再流行的地方（例如在美国），医疗保健提供者可能对该疾病不熟悉。 看到疟疾患者的临床医生可能会忘记在潜在的诊断中考虑疟疾，而不订购所需的诊断测试。 实验室工作人员可能缺乏疟疾经验，并且在显微镜下检查血液涂片时无法发现寄生虫。 疟疾是一种急性发热性疾病。

自己制作的数据集，用于无人机巡检环境下的目标检测与识别，数据集共1052张图片，一共分为四类（树木，电力塔架，四旋翼，房屋）。严格按照voc2007格式制作，直接用与深度学习目标检测与识别算法（faster rcnn，yolo等）的训练。这是第二部分，后552张，前一部分分开上传。

深度心电图 基本概述 具有深度概率模型的心房颤动检测。 后端应用程序。 使用进行模型训练和测试。 依存关系 需要以下依赖项。 Python 用法 我已经为您进行了培训。 您可以使用dirichlet_model文件夹中保存的模型立即进行预测。 但是请确保根据您的路径更改direchlet_model/checkpoint中的路径。 如果您想自己再次训练，请运行以下笔记本文件： ，下载并开始训练。 请注意，在1000个纪元内，训练将花费一些时间。 我在Tesla K80上花费了大约8-9个小时。 对于我正在从事的项目，我创建了一些shell文件和python文件来转换和预测东西。 要预测图像是否为AF（心房颤动）： predict 它将返回类似这样的内容 [ { 'target_pred' : { 'A' : 0.021675685 ,