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msgan Verilog
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***msgan***是一种寻求用于多种图像合成的生成对抗网络模式,可以应用于不同任务中的任意条件生成对抗网络,简单而高效地寻找正则化项,以缓解模式崩溃问题并提高多样性。 环境要求: - Python 3.5 or Python 3.6 - Pytorch 0.4.0 and torchvision(https://pytorch.org/) - TensorboardX - Tensorflow (for tensorboard usage)

原始仓库地址:https://github.com/helenmao/msgan.git

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17 days前更新

PC-DARTS is a memory-efficient differentiable architecture method based on DARTS. It mainly focuses on reducing the large memory cost of the super-net in one-shot NAS method, which means that it can also be combined with other one-shot NAS method e.g. ENAS. Different from previous methods that sampling operations, PC-DARTS samples channels of the constructed super-net. Interestingly, though we introduced randomness during the search process, the performance of the searched architecture is better and more stable than DARTS! For a detailed description of technical details and experimental results, please refer to our paper: Partial Channel Connections for Memory-Efficient Differentiable Architecture Search Yuhui Xu, Lingxi Xie, Xiaopeng Zhang, Xin Chen, Guo-Jun Qi, Qi Tian and Hongkai Xiong. This code is based on the implementation of DARTS.

原始仓库地址:https://github.com/yuhuixu1993/pc-darts.git

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about 1 month前更新
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This repository contains the search and evaluation code for our work Progressive DARTS. It requires only 0.3 GPU-days (7 hours on a single P100 card) to finish a search progress on CIFAR10 and CIFAR100 datasets, much faster than DARTS, and achieves higher classification accuracy on both CIFAR and ImageNet datasets (mobole setting).

原始仓库地址:https://github.com/chenxin061/pdarts.git

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场景识别 Python
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此模型可识别Places2数据集的Places365-Standard子集中的365种不同类别的场景/位置。 该模型基于Places365-CNN模型,由使用ResNet架构的预训练深度卷积网络组成,并在ImageNet-2012数据集上进行训练。 然后,在Places365-Standard数据集上微调预训练的模型。 该模型的输入是224x224的图像,输出是估计的类别概率的列表。

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3 months前更新
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此模型可识别Places2数据集的Places365-Standard子集中的365种不同类别的场景/位置。 该模型基于Places365-CNN模型,由使用ResNet架构的预训练深度卷积网络组成,并在ImageNet-2012数据集上进行训练。 然后,在Places365-Standard数据集上微调预训练的模型。 该模型的输入是224x224的图像,输出是估计的类别概率的列表。

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pcv Python
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**PCV**是一个基于Jan Erik Solem的《用Python编程计算机视觉》一书的纯Python计算机视觉库。 更多关于这本书的细节(以及最新草稿的pdf版本)可以在以下网站找到: http://programmingcomputervision.com/

原始仓库地址:https://github.com/jesolem/pcv.git

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**AliceVision**是一个提供三维重建和相机追踪算法的摄影测量电脑视觉架构。**AliceVision**的目标是提供强大的软件基础和最先进的计算机视觉算法,可以测试、分析和重用。该项目是学术界和工业界合作的结果,以提供鲁棒性和生产使用所需的质量的前沿算法。 摄影测量学是一门从照片中进行测量的科学。它从一组无序的照片或视频中推断出一个场景的几何形状。摄影是将三维场景投影到二维平面上,从而丢失深度信息。摄影测量的目的就是要逆转这一过程。

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

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jsfeat Javascript
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**jsfeat**该项目的目标是探索使用现代和最先进的计算机视觉算法的JS/HTML5的可能性。

原始仓库地址:https://github.com/inspirit/jsfeat.git

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**torchvision**包由流行的数据集、模型架构和常见的计算机视觉图像转换组成。

原始仓库地址:https://github.com/pytorch/vision.git

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opencv C
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**opencv**是关于计算机视觉的开源库。 - 主页:https://opencv.org - 说明文件:https://docs.opencv.org/master/ - 论坛问答:http://answers.opencv.org - 问题跟踪:https://github.com/opencv/opencv/issues

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

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