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本项目是基于 TensorFlow 实现的在线 MNIST 手写体识别项目。本项目拥有一个完整的前后端,支持用户从浏览器拖拽输入手写数字,并立即得到识别结果以及相应数字的预测概率,方便用户学习。

原始仓库地址:https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist.git

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17 days前更新
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本项目是基于Keras实现的 RetinaNet。RetinaNet主要解决的是前景和背景的imbalance问题,其目的在于降低容易区分的样本的loss,更关注于难以区分的样本。使用了一个新的 Focal loss,提升了物体识别的准确率。

原始仓库地址:https://github.com/fizyr/keras-retinanet.git

浏览量:1 下载量:0 项目类别: 图像识别
19 days前更新
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本项目是基于Keras实现的 MaskR-CNN 项目。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成候选区(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。Mask R-CNN 扩展自 Faster R-CNN,可用于人的姿态估计等其他任务。

原始仓库地址:https://github.com/fizyr/keras-maskrcnn.git

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19 days前更新
deep-image-prior Jupyter Notebook
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本项目使用深度学习技术进行图像恢复任务。本项目的主要的方法是:1.使用随机参数初始化深度卷积网络F;2.利用GAN思想,将一组固定的随机向量编码z作为网络的输入;3.网络的目标是将输入的编码z进行不断的分布学习,得到一张图片X,从而对于网络的参数进行训练,来实现图像修复任务;4.模型选择的损失函数主要是生成图像和真实图像之间的MSE;5.模型使用网络结构是GAN网络中使用的自编解码网络结构,网络参数个数大约是2百万个。

原始仓库地址:https://github.com/dmitryulyanov/deep-image-prior.git

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stn.keras Python
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本项目是基于Keras实现的时空转换网络(Spatial Transformer Networks,STN)。普通的CNN能够显示的学习平移不变性,以及隐式的学习旋转不变性,但由注意力机制可知,与其让网络隐式的学习到某种能力,不如为网络设计一个显式的处理模块。STN主要由3部分组成:1.参数预测Localisation net;2.坐标映射 Grid generator;3. 像素的采集Sampler。

原始仓库地址:https://github.com/oarriaga/stn.keras.git

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本项目是基于 PyTorch 实习的 SAGAN(Self-Attention GAN)。本项目使用注意力机制,在远距离依赖(long-range dependency)下来实现了图片生成任务。传统的GAN通过低分辨率图像中的空间局部点来生成高分辨率细节特征,而SAGAN使用根据所有位置的提示来生成详细信息。因为判别器可以检查图像的远端部分中的高度详细的特征是否彼此一致。对生成器进行有效的调节可以影响GAN网络的性能,SAGAN的generator中加入了光谱正则化。

原始仓库地址:https://github.com/heykeetae/self-attention-gan.git

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ganilla Python
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本项目是基于 PyTorch 实现的 GANILLA(Generative Adversarial Networks for Image to Illustration Translation),将现实风格的图片转化为卡通风格。本项目通过与 CartoonGAN、CycleGAN、DualGAN比较,本项目在多个数据集上均取得了不错的效果。

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

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mathai Python
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本项目是一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结果。处理流程包括了图像预处理、字符识别、数学公式识别、数学公式语义理解、结果输出。本项目是一整套拍照做题的算法框架,同时能够处理多种多样的计算题。

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

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本模型为一个使用Keras实现的CNN网络,用于根据人脸图像来识别其性别和年龄。 本模型改编自GitHub开源项目:https://github.com/yu4u/age-gender-estimation

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本模型使用基于PyTorch的CNN实现来推测图像中人脸的年龄。 本模型改编自GitHub开源项目:https://github.com/yu4u/age-estimation-pytorch

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