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matlab提取文件要素代码-MachineLearning_Framework_Microstructure_Characte...
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2021-05-21
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matlab提取文件要素代码Kong/颗粒和晶界微观结构表征的机器学习框架 如果您发现此存储库是用于研究或应用的有用工具,请引用原始文章 @misc{perera2021optimized, title={Optimized and autonomous machine learning framework for characterizing pores, particles, grains and grain boundaries in microstructural images}, author={Roberto Perera and Davide Guzzetti and Vinamra Agrawal}, year={2021}, eprint={2101.06474}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={eess.IV} } 楷模: 分类器CNN 注意:在models.py中找到 对Kong/颗粒与晶界图像进行分类的第一步。 请参阅本文以了解表征的微结构类型。 如果需要,可以实施转移学习以对新数据集的网络进行重新训练。 YOLOv5
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MachineLearning_Framework_Microstructure_Characterization-main.zip (28个子文件)
MachineLearning_Framework_Microstructure_Characterization-main
models.py 19KB
GitHub_Notebook_GB_Framework.ipynb 192KB
utils.py 2KB
data
pore_particle
box_label
empty 1B
train
empty 1B
seg_label
empty 1B
grain
train
empty 1B
histogram_label
3_hist.txt 582B
1_hist.txt 619B
4_hist.txt 613B
empty 1B
2_hist.txt 671B
seg_label
empty 1B
classifier_pores_grains
empty 1B
train_classifier.py 5KB
GitHub_Notebook_Particle_Pore_Framework.ipynb 307KB
dataloaders.py 7KB
train_Binary.py 5KB
run_scripts
train_RGB.sh 80B
train_his.sh 83B
train_Binary.sh 102B
empty 1B
train_classifier.sh 84B
train_RGB.py 6KB
Pretrained_weights
empty 1B
config.py 2KB
README.md 17KB
train_hist.py 7KB
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