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matlab自适应二值化代码-Weakly-Supervised-Affordance-Detection:弱监督的流量检测
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matlab自适应二值化代码弱监督的流量检测 这是CVPR 2017的正式实施。 并且,如果您喜欢本文,请查看扩展名和另一种方法。 如果有任何错误或疑问,请发送电子邮件至sawatzky AT iai DOT uni-bonn DOT de或查阅更详细的Readme.txt。 安装过程中严格监督学习 下载我们的CAD 120 deeplabv2_extension/exper/CAD/models/DESIRED_ARCHITECTURE并将其存储在deeplabv2_extension/exper/CAD/models/DESIRED_ARCHITECTURE strong_object.caffemodel在强烈的监督设置的训练, weak_object.caffemodel在弱监督的设置进行训练我们的CAD 120启示数据集的对象分开。 init.caffemodel在imagenet上进行了预训练以进行初始化。 要安装我们的扩展程序,请遵循原始的deeplab 安装弱监督学习 对于弱监督的培训,还应根据expectation_step/grabcut的readme.txt安装e
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matlab自适应二值化代码-Weakly-Supervised-Affordance-Detection:弱监督的流量检测 (585个子文件)
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86016.bmp 153KB
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teddy.bmp 111KB
gtest_main.cc 2KB
caffe.cloc 1KB
Utils.cmake 13KB
Cuda.cmake 11KB
Summary.cmake 7KB
Targets.cmake 7KB
FindLAPACK.cmake 7KB
Dependencies.cmake 5KB
ConfigGen.cmake 4KB
ProtoBuf.cmake 4KB
FindMKL.cmake 3KB
FindNumPy.cmake 2KB
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glog.cmake 2KB
FindAtlas.cmake 2KB
FindOpenBLAS.cmake 2KB
FindGFlags.cmake 2KB
lint.cmake 1KB
FindGlog.cmake 1KB
FindvecLib.cmake 1KB
FindLMDB.cmake 1KB
FindSnappy.cmake 1KB
Makefile.config 4KB
gtest-all.cpp 329KB
test_net.cpp 72KB
test_upgrade_proto.cpp 71KB
GCoptimization.cpp 59KB
test_pooling_layer.cpp 50KB
test_gradient_based_solver.cpp 44KB
test_convolution_layer.cpp 43KB
net.cpp 42KB
upgrade_proto.cpp 38KB
test_neuron_layer.cpp 33KB
data_transformer.cpp 27KB
test_split_layer.cpp 26KB
test_scale_layer.cpp 21KB
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