注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 烽火科技U-Net TD-SCDMA 使用指导书（SDH）

  2. 烽火科技U-Net TD-SCDMA 使用指导书（SDH） 烽火科技现在很火哦，移动大量运用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-29
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：zhlxj1355

  1. u-net 实现(keras)

  2. 利用keras实现u-net这样一个全卷积神经网络，进行图像分割

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-04-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：u012931582

  1. U-Net Convolutional Network for Biomedical Image Segmentation.pdf

  2. U-Net Convolutional Network for Biomedical Image Segmentation

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-04-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013132035

  1. U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络[译]

  2. U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 翻译自：k3v1n1990s 原论文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：479232
    • 提供者：k3v1n1990s

  1. U-net-代码实现

  2. U-net网络，可以结合自己的数据集跑程序，训练自己的模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-08
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_35275007

  1. TFLearn U-Net Starter

  2. TFLearn 源码实现 U-Net，适合入门，里面的 mean_iou 实现了一个正确的 acc 评估函数！Keras 和 TFLearn 代码实现的些许不同。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：14336
    • 提供者：caviler

  1. U-NET网络进行细胞图像的边缘检测

  2. 此代码是使用U-NET网络实现细胞图像的边缘检测与提取！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-31
    • 文件大小：16384
    • 提供者：kateyabc

  1. U-NET.ipynb

  2. U-Net整体的流程是编码和解码（encoder-decoder），而这个过程早在2006年就被Hinton大神提出来发表在了nature上。当时这个结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声。使用python通过u-net将医学图像去噪。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-09
    • 文件大小：705536
    • 提供者：qq_34228690

  1. U-Net深度学习模型对DCE-MRI上乳腺肿块自动分割和定位的准确性分析

  2. :训练U-Net 深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行 自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：pqu2pqu3

  1. 动手搭U-Net

  2. 动手搭建U-Net 我终于开始搭建第一个网络了，我决定拿UNet下手 论文中对该结构的描述是这样的： Network Architecture The network architecture is illustrated in Figure 1. It consists of a contracting path (left side) and an expansive path (right side). The contracting path follows the typical a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38599430

  1. End-to-end-for-chinese-plate-recognition:基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于te

  2. 端到端的中文版识别 基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现 环境：python：3.6，tensorflow：1.15.2，opencv：4.1.0.25，keras：2.3.1 整体思路：1。利用u-net图像分割得到二值化图像，2。再使用cv2进行边缘检测获得车牌区域坐标，连接车牌图形校正正，3。利用卷积神经网络cnn进行车牌多标签端到端识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42117622

  1. SJ-WL:这是用于肺结节分割的SJ-WL模型和U-net进行比较的代码库-源码

  2. 用于端到端肺结节检测和分割的SJ-WL模型 这是用于肺结节检测和分割的SJ-WL模型的资料库。 检测模块使用具有GIoU损失的Faster RCNN进行结节候选检测。 输入：原始CT图像（H，W）输出：结节候选者（H，W）的CT图像 train.py用于开始训练和验证。 请参阅： ： 使用WGAN-GP的分割模块，用于结节区域的生成和优化。 输入：体积由相同结节的连续图像组成（通道，深度，水平，垂直）输出：肺结节图像的体积（通道，深度，水平，垂直） Train.py用于开始训练和验证所提出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：149504
    • 提供者：weixin_42098759

  1. Conditioned-U-Net-pytorch:有条件的U-Net的非官方pytorch实现-源码

  2. 有条件的U网火炬 有条件的U-Net的非官方pytorch实现 消息 此模型的已发布。 安装 conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install -c conda-forge ffmpeg librosa conda install -c anaconda jupyter pip install musdb museval pytorch_lightning effortless_config tenso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_42120283

  1. Wave-U-net-TF2:该存储库在TensorFlow 2中实现了Wave-U-net架构-源码

  2. Wave-U-net-TF2 该存储库在TensorFlow 2中实现了体系结构 使用范例 git clone https://github.com/satvik-venkatesh/Wave-U-net-TF2.git cd Wave-U-net-TF2 from wave_u_net import wave_u_net m = wave_u_net() m.summary()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42131405

  1. unet_semantic_segmentation:修改后的U-Net（PyTorch）进行语义分割-源码

  2. unet_semantic_segmentation 在InteractiveSegmentation数据集（PyTorch）上使用U-Net模型进行语义分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42131790

  1. 基于U-Net的MRI图像2.5D癌症分割

  2. 基于U-Net的MRI图像2.5D癌症分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_38524472

  1. U-net-for-Multi-class-semantic-segmentation-源码

  2. U网用于多类语义分段 此示例演示了将U-net模型用于视网膜图像上的病理学分割的方法。 这支持二进制和多类分割。 这款Jupyter笔记本电脑提出了使用图像实现像素级语义分割所需的所有要求。 步骤1：包装要求 Tensorflow> = 2.0 numpy skimage.io skimage.transform 第2步：训练和测试数据 下载DIARETDB1数据集页面： 在向下注释的数据 我们将使用ddb1fundusimages文件夹中的图像，以及ddb1groundtruth文件夹

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42131261

  1. HMS_vision:U-net在HMS烟羽识别中的应用-源码

  2. HMS_vision U-net在HMS烟羽识别中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42099755

  1. Brain-Tumor-Segmentation-Using-Single-MRI-Modalities:使用U-Net和新颖的训练方法识别脑肿瘤-源码

  2. 培训方法 MRI肿瘤分割模型通常以每种形式作为模型的输入通道进行训练。 相反，我们的模型在单个模态-图像对上训练U-Net。 BraTS 2015数据集的验证性能 骰子分数 精确 记起 .8422 .8330 .8608 模型架构 样本细分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：weixin_42120563

  1. U-Net新玩法——ECG精准语义分割(3)-附件资源

  2. U-Net新玩法——ECG精准语义分割(3)-附件资源

  3. 所属分类：互联网

« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 50 »