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数据融合matlab代码-BRRF:边界和区域表示融合
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2021-05-22
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数据融合matlab代码通过学习的区域表示法增强通用细分 该存储库是RepNet学习和边界以及区域表示融合的实现,如论文“用学习的区域表示增强通用细分”所述。 作者:Or Isaacs *,Oran Shayer *,Michael Lindenbaum (*-均分) RepNet 工作的第一部分是表示学习算法。 入门 使用RepNet的指南: 创建训练和评估集: 为您的数据集设置一个文件夹。 具有一个名为“ trainval_images”的文件夹,该文件夹用于保存您的trainval图像;一个名为“ trainval_GT”的文件夹,用于以与BSDS500中相同的方式进行分段。 对于要为其生成表示的图像,请创建一个名为“ all_images”的文件夹并将其放入其中。 将createDataSet.m复制到该文件夹并运行。 您将获得trainval中段总数的输出。 在resnet50_input.py中,更改NUM_CLASSES放入段的总数。 还要将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN设置为trainval大小。 还要将“ bsds_mean”的值
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BRRF-master.zip (22个子文件)
BRRF-master
.gitignore 7B
LICENSE 7KB
README.md 4KB
RepNet
resnet50_multi_gpu_train.py 10KB
requirements.txt 64B
resnet50_eval.py 5KB
resnet50_input.py 13KB
readme.md 2KB
resnet50.py 12KB
createDataSet.m 3KB
BRRF
VectorData.py 4KB
requirements.txt 143B
testSegResFb.m 1013B
RemoveSmallSegs.py 3KB
trainModel.py 3KB
generateExamples.py 4KB
SegmentImage.py 8KB
readme.md 2KB
main.py 6KB
SegData.py 2KB
testSegRes.m 923B
auxilaryFunc.py 7KB
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