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搜索资源列表

  1. 基于深度学习的图像分割研究_张明月

  2. 基于深度学习的图像语义分割的主要思路是，使用像素级标注的图像，利用上采样、反卷积等特殊层，将普通卷积网络提取到的特征再还原回原图像尺寸，从而实现一种端到端的学习。本文在借鉴已有网络的基础上，提出了一种叫Fast-Seg Net的网络新架构，新架构使用了最新的残差网络结构，结合了稀疏卷积、分解卷积等操作，配合批归一化，将网络深度做到了 28层，在提高了精度的同时，依然保持了运行的速度。通过迁移学习的训练方法，加快了网络的收敛速度和精度。另外，本文提出了一套对图像进行像素级标注的工具和流程,并编写

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-02-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：fchfox

  1. 小迈步第一课： MATLAB深度学习入门课堂

  2. 2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别100

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_39397839

  1. Tools to transfer VOC 2012 Segmentation dataset.tgz

  2. PASCAL VOC 2012 语义分割标注数据彩色转灰度图像工具

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_28869927

  1. detection.zip

  2. PaddleHub 口罩检测示例 防控疫情，众志成城。人工智能技术正被应用到疫情防控中来。 百度积极响应号召，为了助推全社会的力量将AI技术应用于防疫工作，决定免费开源自研的“口罩人脸识别”预训练模型，该模型基于2018年百度在国际顶级计算机视觉会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发，可以在公共场景检测大量的人脸同时，将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型，开发者仅需使用少量自有数据，便可快速完成自有场景模型开发。 飞桨预训练模型管理与迁移学习工

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：299008
    • 提供者：livingbody

  1. PaddleHub体验口罩识别md教程

  2. PaddleHub体验口罩识别 PaddleHub 口罩检测示例 防控疫情，众志成城。人工智能技术正被应用到疫情防控中来。 百度积极响应号召，为了助推全社会的力量将AI技术应用于防疫工作，决定免费开源自研的“口罩人脸识别”预训练模型，该模型基于2018年百度在国际顶级计算机视觉会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发，可以在公共场景检测大量的人脸同时，将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型，开发者仅需使用少量自有数据，便可快速完成自有场景模型开发。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：500736
    • 提供者：livingbody

  1. 基于语义分割的DWTT断口图像识别和评定方法研究_周飞达.pdf

  2. 对石油管材落锤撕裂断口进行评定,目前采用的方法主要通过游标卡尺等测量工具进行测量和计算,存在对工作人员经验要求高、主观因素影响大、不规则形貌判别困难和效率低等缺点。针对以上问题提出了一种具有空洞卷积的编解码器模型的管材断口图像语义分割方法,首先对采集好的试样断口进行脆性区域的数据集标记,然后利用标记好的数据集对DeepLabV3+网络模型进行训练,该模型可以有效地分割试样断口中的脆性区域。最后对管材试样断口评定的计算方法进行了基于像素级别的改进,在对实验结果进行分析和对比后表明,所提出的方法具有

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hopegrace

  1. win图像语义分割deeplab-v3程序

  2. win图像语义分割实用程序，由《model_zoo.md》中的模型《mobilenetv2_dm05_coco_voc_trainaug》改编而成。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：juebai123

  1. repurpose-gan:重新使用GAN进行一次语义部分分割的实现-源码

  2. 重新利用GAN 最小实现 w /交互式jupyter笔记本贴标签工具 一键分割 来自CNN-S的结果经过了100步训练，并带有一个带注释的图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：768000
    • 提供者：weixin_42099906

  1. klimtizer:将输入图像转换为克里姆特风格的绘画-源码

  2. 克里米特 该项目使用机器学习工具将输入图像转换为Klimt风格的绘画。 转换程序 步骤如下： 通过语义分割将产生选择属于人类形状的像素的蒙版 通过神经样式转移将背景渲染为Klimt绘画的样式 点1的蒙版将用于选择原始图像的人形并将其重叠到经过边缘处理的图像上 语义分割 对于语义分割的部分，将使用两种方法。 A.使用预先训练的网络B.训练自己的细分网络 细分网络培训 要训​​练细分网络，我们需要标记的训练数据。这是通过将具有透明背景的人脸图像粘贴到新背景上的随机位置自动生成的。像素标签将在人类图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：171008
    • 提供者：weixin_42125867

  1. pkuseg:语义细分基准-源码

  2. PKUSeg 介绍 PKUSeg是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，由北京大学EECS维护。 维护人员全部来自机器感知关键实验室（MOE）。 主要特点 模块化设计，易于使用和部署我们开发此工具的目的在于简化实验和部署。 各种语义分割模型我们在研究论文中实现了许多最新模型。 我们不仅发布代码，而且还发布培训检查点。 多个数据集的最新结果我们在包括Pascal VOC，Cityscapes，Pascal Context和ADE20K在内的多个数据集上获得了最新的结果。 实施文件 PSPNe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_42133918

  1. 纸-源码

  2. 纸 数据集 生成模型 VAE 甘 图片 图像到图像的翻译 神经风格转移 图像超分辨率 自然语言处理 正常化 优化 分割 语义分割 实例分割 时间序列预测 工具包 影片 视频插值 视频预测 能见度预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2147483648
    • 提供者：weixin_42146086

  1. 人像分割：移动设备的实时人像分割-源码

  2. 纵向分割 移动设备的实时自动深度抠图 人像分割是指从背景中分割人的过程。 在这里，我们使用语义分割的概念来预测图像中每个像素的标签（密集预测）。 此技术广泛用于计算机视觉应用程序，例如移动设备上的背景替换和背景模糊。 在这里，我们将自己限制为二进制类（人物或背景），并且仅使用纯净的肖像自拍照图像进行抠图。 我们对以下架构进行了实验，以为移动设备实现实时人像分割模型。 移动Unet DeeplabV3 + 棱镜网 肖像网 超薄网 网络 使用标准（和自定义）肖像数据集对模型进行了训练，并借助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：645922816
    • 提供者：weixin_42179184

  1. chainercv：ChainerCV：计算机视觉深度学习库-源码

  2. ChainerCV：计算机视觉深度学习库 ChainerCV是一个工具，培训和运行基于计算机视觉的任务神经网络的集合 。 您可以在找到文档。 支持的任务： 图像分类（ ， ， ） 目标检测（， ， ， ， ， ） 语义分割（ ， ， ） 实例分割（ ， ） 指导原则 ChainerCV是根据以下三个指导原则开发的。 易用性-具有凝聚力和简单接口的计算机视觉网络的实现。 重现性-培训脚本非常适合用作参考实现。 组合性-具有通用API的工具，例如数据加载器和评

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42171132

  1. labelme：使用Python的图像多边形注释（多边形，矩形，圆形，直线，点和图像级标记注释）-源码

  2. 标签 使用Python进行图像多边形注释 | | 描述 Labelme是受启发的图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 实例分割的VOC数据集示例。 其他示例（语义分割，bbox检测和分类）。 各种图元（多边形，矩形，圆形，直线和点）。 产品特点 多边形，矩形，圆形，直线和点的图像注释。 （） 图像标记注释，用于分类和清洁。 （ ） 视频注释。 （） GUI自定义（预定义标签/标志，自动保存，标签验证等）。 （ ） 导出VOC格式的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42118423

  1. PaddleX：PaddlePaddle端到端开发工具包（『飞桨』深度学习全流程开发工具）-源码

  2. | 英语 PaddleX-PaddlePaddle端到端开发工具包，使开发人员能够以低代码形式快速实施实际的行业项目 :hugging_face: PaddleX在Paddle CV工具包中集成了图像分类，对象检测，语义分割和实例分割的功能，并完成了从数据准备，模型训练和优化到多端部署的全过程开发。 同时，PaddleX提供了简洁的API和图形化的Ueser接口。 开发人员可以以低代码形式快速完成Paddle的端到端流程开发，而无需安装其他库。 :factory: PaddleX已在诸如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42102272

  1. 研究：使用PaddlePaddle进行新颖的深度学习研究-源码

  2. 研究 发布基于飞轮的前沿研究工作，包括CV，NLP，KG，STDM等领域的顶会论文和比赛冠军模型。 目录 计算机视觉 任务类型 目录 简介 论文链接 图像检索 基于GNN的快速图像检索。 车流统计 AICITY2020车流统计竞赛数据集A TOP1方案。 -- 车辆再识别 给定目标车辆，在检索库中检索同id车辆，支持多种特征子网络。 -- 车辆异常检测 在监控视频中检测车辆异常情况，例如车辆碰撞，失速等。 -- 医学图像分析 任务：在AS-OCT图像的公共数据集上进行闭角类型分类和巩膜突点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：89128960
    • 提供者：weixin_42109639

  1. Py之paddlehub：paddlehub的简介、安装、使用方法之详细攻略

  2. Py之paddlehub：paddlehub的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 paddlehub的简介 paddlehub的安装 paddlehub的使用方法 1、使用PaddleHub下载数据集、预训练模型等 paddlehub的简介       PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38516386

  1. lebelme_modify:修改版labelme-源码

  2. 标签 使用Python进行图像多边形注释 描述 Labelme是受启发的图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 实例分割的VOC数据集示例。 其他示例（语义分割，bbox检测和分类）。 各种图元（多边形，矩形，圆形，直线和点）。 特征 多边形，矩形，圆形，直线和点的图像注释。 （） 图像标记注释，用于分类和清洁。 （ ） 视频注释。 （） GUI自定义（预定义标签/标志，自动保存，标签验证等）。 （ ） 导出VOC格式的数据集以进行语义/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42151729

  1. BiSeNet-app:在GCP容器注册表和Kubernetes Engine集群上的Docker容器中部署的人脸语义分割Flask应用程序-源码

  2. BiSeNet应用 在GCP容器注册表和Kubernetes Engine集群上的Docker容器中部署的人脸语义分割Flask应用程序。 目的 这个应用程式的建立是为了将包含人脸的图像解析为带有标签的人脸蒙版。 脸部分为多个类别，并用颜色标记。 输入 输出 工具 该应用程序是使用Flask构建的。 语义分割模型是用PyTorch编写的。 有关软件包的详细信息，请参阅requirements.txt 。 该应用程序托管在Google Cloud Platform（GCP）上。 将docker

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：weixin_42107491