时空记忆网络的Trainig脚本 该代码库实现了具有训练代码。 要求 python包 火炬 python-opencv 枕头 yaml ga 雅克 进步 (可选) GPU支持 GPU内存> = 12GB CUDA> = 10.0 数据 有关准备好的数据集的数据组织的更多详细信息,请参见doc 。 释放 我们在代码库中提供了具有不同主干的预训练模型,结果在带有梯度校正的DAVIS17-val上得到了验证。 模型 骨干 数据后端 Ĵ F J&F 关联 第一人称射击 STM循环 Resnet18 大理 65.3 70.8 68.1 14.8 STM循环 Resnet50 皮尔 70.5 76.3 73.4 9.3 正在运行 将根文件夹附加到python解释器的搜索路径 export PYTHONPATH= ${PYTHONPATH} :./ 要训​​练STM网
2023-02-15 21:47:28 36.55MB Python
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基于强化学习的自动炒股交易,内含数据拉取脚本以及强化学习训练脚本
2022-12-12 11:28:30 20KB 强化学习 自动炒股 数据处理
c++实现的前向往神经网络内含训练脚本和预测脚本
2022-10-22 09:07:53 11KB 前向网络
c++复现贝叶斯算法内含数据集训练脚本和预测脚本
2022-10-22 09:07:50 139KB 贝叶斯算法
一个自制的tesseract训练脚本,可以批量生成box文件,批量修改box文件,批量训练tesseract.适合批量训练tesseract
2022-01-15 15:25:53 3KB tesseract
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CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具,使用CNN双向lstm和crf模型,并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能一体化的完成中文和英文分词,词性标注,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%。 提示 中文分词,词性标注,实体识别,在使用上述模型时,本质是就是标注问题!!!如果您第一次使用相关的模型,只需加上self.c
2021-10-18 22:10:58 52.4MB nlp tensorflow crf keras
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caffe-ssd训练自己的数据集时需要修改create_list/data.sh文件,并且需要生成trainval等txt文件存放样本的文件名,以及最后训练脚本的修改,附件为以上操作所需要的文件
2019-12-21 20:14:00 7KB caffe-ssd
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本资源包含一个Mnist手写体的训练脚本,可在环境配置好的情况下直接训练学习模型,然后可以根据模型输入任意照片,预测结果,直接可用,适合入门者。
2019-12-21 18:50:27 10.26MB Mnist手写体 训练脚本 测试脚本
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