使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

图像-R用户的计算机视觉和图像识别算法 该存储库包含一组R软件包，这些软件包执行图像算法，而其他R软件包（如 ， 或目前不提供这些算法。 由于许可证不同，这些算法被放入不同的程序包中。 当前，以下R软件包可用： 包 功能性 执照 细节 image.CornerDetectionF9 FAST-9角落检测图像 BSD-2 image.CornerDetectionHarris 哈里斯角检测图像 BSD-2 image.LineSegmentDetector 图像的线段检测器（LSD） AGPL-3 image.ContourDetector 图像的无监督平滑轮廓线检测 AGPL-3

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。 我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 图层类型 该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）： 基于。 该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）： 这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。 这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。 制作自定义贝叶斯网络？ 要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m

视觉识别的瓶颈变压器 实验 模型 参数（M） 累积（％） ResNet50基线（） 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1880万 95.11％ BoTNet-S1-50 1880万 95.67％ 僵尸网络-S1-59 2750万 95.98％ BoTNet-S1-77 4490万 ip 概括 用法（示例） 模型 from model import Model model = ResNet50 ( num_classes = 1000 , resolution = ( 224 , 224 )) x = torch . randn ([ 2 , 3 , 224 , 224 ]) print ( model ( x ). size ()) 模块 from model import MHSA resolution = 14 mhsa = MHSA ( plan

营养标签图像识别 这个项目是关于从食物包中识别营养成分的。 该项目将涵盖用于图像识别的大多数图像处理技术和算法。

hog特征提取matlab代码字符图像识别MATLAB 图像预处理（二值化），定向梯度直方图（HOG）特征提取，SVM调整VA网格搜索（内核，内核比例，BoxConstraint），分类分析（混淆矩阵）。 在Matlab中运行代码之前，请加载FinalWorkspace文件。

WS-DAN的PyTorch实现 介绍 这是“先看好：用于细粒度”一文的PyTorch实现。 它还具有正式的TensorFlow实现 。 该代码的核心部分指的是正式版本，最后，性能几乎达到了本文所报告的结果。 环境 Ubuntu 16.04，GTX 1080 8G * 2，CUDA 8.0 使用Python = 3.6.5，PyTorch = 0.4.1，torchvison = 0.2.1等的Anaconda。 必要时，某些第三方依赖项可能会与pip或conda一起安装。 结果 数据集 ACC（此仓库） ACC提炼（此仓库） ACC（纸） CUB-200-2011 88.20 89.30 89.4 FGVC飞机 93.15 93.22 93.0 斯坦福汽车 94.13 94.43 94.5 斯坦福犬 86.03 86.46 92.2 您可以从下载预训练

做得更好 Cook Better是一个Slack聊天机器人，根据可用成分以及用户的饮食和健康限制来推荐食谱。 演示版 斜杠命令 /个性化 使用此命令可以配置任何食物过敏，饮食限制，健康状况和体重目标。 您只需要执行一次，当您搜索食谱时我们就会记住您的选择！ / searchrecipes 使用此命令可根据您的食材搜索食谱。 您还可以按食谱类型，烹饪时间搜索食谱，或在特殊情况下查找食谱。 / surpriseme 该命令每次都会建议一个随机配方（同时牢记您的个性化标准）！ / cookbetterhelp 回到这个空间，以防您卡住并注意我们可能添加的任何新功能！ 笔记 要测试聊天机器人，请加入该并尝试使用斜杠命令。 可在找到针对CSC 510（2018年Spring）进行的评估结果。 指示 请按照以下说明在本地计算机上设置开发环境。 先决条件 JDK IntelliJ IDEA

SmartBrain - v2 ZTM 课程的最终项目 克隆这个 repo 运行npm install 运行npm start