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meta-rl Python
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本项目是基于 TensorFlow 实现的强化学习中的 Meta-RL A3C 算法。A3C 算法是异步多线程的,可以有效解决 Actor-Critic 算法收敛较慢的问题。开发者可以根据本项目熟悉强化学习的相应实现技巧,快速实现自己的模型。

原始仓库地址:https://github.com/awjuliani/meta-rl.git

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原始仓库地址:https://github.com/matthieucourbariaux/binaryconnect.git

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binarynet Python
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本项目实现了 Binary Neural Network,与传统的深度学习模型,比如DNN(Deep Neural Networks)相比,BNN最大的不同在于它的weights和activation全都进行二值化了,以此来减少DNN运行速度和减少占用的内存。与32bit的DNN相比,BNN占用的内存减少了32倍,在GPU上的运行速度提升了7倍多。

原始仓库地址:https://github.com/matthieucourbariaux/binarynet.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 深度学习
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sds_eccv2014 Matlab
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本项目是用于图像检测和分割的模型。尽管检测和分割被分成两个任务,但是这些差异都是人为设定的。因此,这里应该存在一种任务——Simultaneous Detection and Segmentation。本项目使用MCG(Multiscale Combinatorial Grouping)来做分割的candidate region,然后把region以及由它组合成bounding boxes来同时优化two-path 的网络。

原始仓库地址:https://github.com/bharath272/sds_eccv2014.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 目标检测
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本项目是一个 C++ 库,用于为 C++ 用户提供类似 PyTorch 接口的库来构建神经网络。本项目支持pytorch / vision 的模型,并且可以轻松转换,还支持图像分割存储库中的所有模型,方便开发者进行计算机视觉相关的模型开发。

原始仓库地址:https://github.com/warmspringwinds/pytorch-cpp.git

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本项目是基于 PyTorch 实现的图像分割和物体检测模型。本项目实现了 ResNet-18,ResNet-34 等网络,并在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行了验证,同时也在 Endovis 2017 数据集上进行了测试。开发者可以很容易的从本项目获得启发,并应用相关模型到自己的任务中。

原始仓库地址:https://github.com/warmspringwinds/pytorch-segmentation-detection.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 语义分割
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本项目是基于 TensorFlow 和 TF-Slim 实现的图像分割工具库。本项目的优点包括:1.通过统一的界面将一些流行的图像分割数据集转换为易于使用的训练格式;2.通过实时数据增强(缩放,颜色失真)进行训练;3.被证明适用于特定模型/数据集对的训练例程。;4.使用常见的精度度量来评估训练模型的精度:平均IOU,平均像素。精度,像素精度。

原始仓库地址:https://github.com/warmspringwinds/tf-image-segmentation.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 语义分割
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本项目是基于 PyTorch 实现的一种由机器学习模型称为可微的神经计算机 (DNC) 组成的一个神经网络,可以读取和写入外部记忆矩阵,类似于随机存取存储器在传统的电脑。像传统的电脑,它可以使用它的内存来表示和处理复杂的数据结构,像一个神经网络一样从数据中学会这些处理能力。

原始仓库地址:https://github.com/ypxie/pytorch-neucom.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 深度学习
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hdgan Python
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本项目是基于 PyTorch 用于生成高质量图片的模型。本项目使用了伴随层次嵌套对抗性目标,通过规范在不同的中间层生成的低分辨率图像来使得生成器可以捕获复杂的图像信息。也采用了一种可扩展的单流生成器架构来更好的联合判别器进行训练,从而生成高分辨率的图像。同时为了同时提高语义一致性和图像保真度,采用了一种多用途的对抗性损失来鼓励更有效地使用图像和文本信息。

原始仓库地址:https://github.com/ypxie/hdgan.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 图像分类
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dapy Python
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本项目是一个在设计时就非常关注易用性的数据分析库。可以提供设计合理的数据结构和丰富的机器学习模型,并快速地实现数据分析思路。本项目的优点包括:1.多种在CMD中呈现数据的方式;2.符合Python语法习惯的二维数据表结构;3.与SQL语法相似的函数封装方法;4.封装了许多常用的数据预处理或者特征工程方法;5.支持多种文件格式的I/O工具;6.内建基本机器学习模型(决策树、多层感知机、线性回归等)

原始仓库地址:https://github.com/jacksonwuxs/dapy.git

浏览量:0 下载量:0 项目类别: 大数据
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