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C/C++
aug_data.py
aug_data.py
python
图像增强
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批量进行图像数据增强的四种方式——随机任意角度(0~360度)旋转、随意剪切、颜色抖动、高斯噪声处理、
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fer2013_dataAug.rar
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fer2013数据集,做了数据增强,特别是disgust情绪,现在这个数据集经过数据增强以后一共有七万多张图片,我自己的模型在测试集上可以达到到62%的识别精度
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video-data-aug:学习表示不变性以实现数据有效的动作识别
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学习表示不变性以实现数据有效的动作识别 官方PyTorch实施,用于。 我们遵循的代码结构。 有关更多详细信息,请参见。 安装 我们将PyTorch-1.6.0与CUDA-10.2和Torchvision-0.7.0一起使用。 请参考进行安装。 资料准备 首先,请下载人体检测结果,并将其放在data下的相应文件夹中: , , 。 其次,请参考准备UCF-101和HMDB-51的原始帧。
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基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码+病害数据集+项目说明文档.zip
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nnet_var_import:神经网络的非参数变量重要性估计
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MaskRCNN:maskrcnn原始码解析与修改
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headpose-estimator-apache-mxnet:使用Apache MXNet的Head Pose估算器。 HeadPose_ResNet50_Tutorial.ipynb帮助您从头开始开发CNN模型的整个工作流程,包括数据扩充,微调,培训,保存检查点模型工件,验证和推断
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matlab采样和量化代码-Quantized-FSRCNN:带有量化版本的FSRCNN的TensorFlow实现。该工具说明,采用16位定点
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人工智能-项目实践-检测-Ai Challenger 2018 Competitions 农作物病害检测.zip
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百度地图毕业设计源码-plants_disease_detection:AiChallenger2018Competitions农作物病害检测
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论文复现基于BERT的蒸馏实验Python源码+运行说明+数据.zip
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