深度学习语义分割经典论文,主要为2014到2017年的论文
2024-05-04 18:02:12 31.62MB 语义分割
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上面包含halcon预处理全过程
2024-04-19 10:46:48 23KB 深度学习
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InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图:使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中,我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说,InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间,将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型,拾取一个边界,拾取一个潜在代码,然后编辑! # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra
2024-04-10 10:55:40 11.41MB Python
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yolo实现语义分割(cityscapes数据集)附源码 语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之⼀。从宏观上看,语义分割是⼀项⾼层次的任务,为实现场景的完整理解铺平了道路
2024-03-27 09:57:02 665KB 数据集
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基于领域本体的开放获取资源语义检索引擎设计与实现,毕强,鲍玉来,提出一个以领域本体为基础的,开放获取资源的语义检索引擎的设计方案。引入了中介映射和本地映射的方法来处理顶级领域本体与OA资�
2024-01-15 15:36:33 721KB 首发论文
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弱和半监督语义分割的反专业操作归因 输入图像 初始CAM 对抗式攀登的连续地图 针对弱和半监督语义分割的反职业性操纵归因的实现,李贞博,金恩吉和孙大阳,CVPR2021。[] 安装 我们请参考的官方实现。 该存储库已在Ubuntu 18.04上经过测试,并使用Python 3.6,PyTorch 1.4,pydensecrf,scipy,chaniercv,imageio和opencv-python。 用法 步骤1.准备数据集 下载PASCAL VOC 2012基准: 。 步骤2.准备经过预先训练的分类器 本文使用的预训练模型: 。 您还可以根据训练自己的分类器。 步骤3.获得PASCAL VOC train_aug图像的伪地面真伪蒙版并对其进行评估 bash get_mask_quality.sh 步骤4.训练语义分割网络 要训​​练DeepLab-v2,我们参考 。 但是,此仓
2023-12-28 09:12:04 2.68MB cvpr2021 Python
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本文介绍了编织语义网格以进行Internet多学科协作设计的初步尝试。 提出了一种基于本体的面向服务的建模方法,用于多学科设计知识的分布式管理,该方法通过领域资源本体对用于分布式应用程序的各种Grid服务进行注释,以促进它们在有意义的多学科协作设计中的自主部署,重用和联合。灵活的方式。 面向服务的多主体系统架构被布置在分布式,可扩展的语义服务注册表的对等网络中,以开放,分散和松散耦合的方式解决多学科协作设计活动的生命周期。参与有效地发布,发现和重用各种Grid服务。 设计了一种智能的,面向服务的工作流计划程序,该程序配备了基于本体和基于规则的问题解决策略,以支持用户利用现有的多学科设计资源,利用他们的语义描述自动构建复杂的工程设计过程的工作流。 给出了将所提出的方法应用于金属冲压级进模的多学科协作设计的示例,以说明工作流计划程序在语义网格中的潜在应用。
2023-12-23 12:58:37 260KB collaborative design; ontology; Semantic
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基于结构化对等网络的语义查询技术,孙春华,,对等网络(Peer-to-Peer, P2P)的技术的出现和发展,对计算机工业界和学术界产生了巨大的影响。从最初的Napster[3], 到后来的Gnutella[1], 以�
2023-12-22 06:47:18 310KB 对等网络
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世界画布服务器 世界画布框架的一个组件,一个用于存储和访问世界语义信息的 ROS 堆栈,最初侧重于移动机器人的需求和用例。 World canvas server 是语义地图的存储管理器。 初始版本复制了语义映射的行为。 快速尝试 安装 使用 world_canvas.rosinstall 创建一个 world_canvas 工作区。 不要忘记安装依赖项: rosdep install --from-paths -i src 跑步 首先,启动注解服务器: roslaunch world_canvas_server world_canvas_server.launch debug:=true --screen 然后你需要用一些注释填充数据库(我们仍然没有编辑器:( 使用来自 world_canvas_server 包的 save_xxxx.py 脚本和 test/annotatio
2023-12-17 22:06:22 61KB Python
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大数据语义分析知识图谱合集,行业知识图谱应用,第三讲 知识抽取与挖掘
2023-12-12 08:39:13 84.16MB 知识图谱
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