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TDT4265-Datasyn
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2021-03-16
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TDT4265-视觉计算基础 这是TDT4265中分配的存储库。 概述 所有作业均以PDF格式发布在黑板上,并具有以下交货日期: 作业1:10月23日,星期五,23:59 PM 作业2 11月6日,星期五,23:59 PM 作业3:11月20日,星期五,23:59 PM 每个作业的起始源代码将在本学期发布。 请注意,原始启动程序代码中可能存在错误,因此,请注意黑板上的公告,以防我们更新启动程序代码。 作业1 这项作业将为您提供有关使用python进行基本图像处理,在空间域中进行过滤的介绍,以及有关使用PyTorch构建完全连接的神经网络的简单介绍。 作业2 我们将向您介绍使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分类,以及如何使用频域进行图像过滤。 作业3 我们将探索如何通过使用基本分割算法(例如阈值化和区域增长)将图像分割为前景和背景。 此外,您将使用二进制形态学运算来操纵二进制
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TDT4265-Datasyn (178个子文件)
best.ckpt 11MB
351.ckpt 11MB
Rapport 3.docx 1.3MB
Raport.docx 15KB
.gitignore 6B
.gitignore 6B
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
AssignmentReport-Group98.html 278KB
AssignmentReport-Group1.html 274KB
AssignmentReport-Group98.html 272KB
task2_train.ipynb 185KB
visualize_dataset.ipynb 68KB
plot_scalars.ipynb 28KB
visualize_priors.ipynb 13KB
AssignmentReport-Group98.ipynb 13KB
AssignmentReport-Group1.ipynb 6KB
AssignmentReport-Group98.ipynb 5KB
AssignmentReport-Group1.ipynb 4KB
demo.ipynb 2KB
train.ipynb 2KB
test.ipynb 2KB
task_1a.jpg 367KB
Datasyn_Ø1-task1b-2.jpg 324KB
task_1b_2.jpg 278KB
Datasyn_Ø1-task1a.jpg 242KB
1a.jpg 191KB
Datasyn_Ø1-task1b-1.jpg 144KB
1g.jpg 139KB
task_1b_1.jpg 118KB
1def.jpg 102KB
Datasyn_Ø1-task4a.jpg 25KB
zebra.jpg 12KB
predicted_boxes.json 110KB
ground_truth_boxes.json 20KB
launch.json 472B
launch.json 463B
launch.json 463B
launch.json 463B
settings.json 86B
settings.json 44B
latest_checkpoint 8B
code_introduction.md 3KB
python_setup_instructions.md 3KB
README.md 3KB
README.md 1KB
working_on_cybele_computers.md 1KB
dataset.md 1KB
environment_setup.md 420B
tensorboard.md 389B
Report.pdf 2.1MB
report.pdf 1.3MB
Rapport.pdf 1.26MB
mnist.pkl 52.4MB
task3.png 344KB
task4e.png 339KB
task4ab.png 314KB
task4e.png 273KB
task4d.png 218KB
task2c_train_loss.png 205KB
task3d_plot.png 183KB
task3_model1_plot.png 126KB
task2_plot.png 126KB
task4a_plot.png 124KB
task3e_plot.png 105KB
task2e_train_loss_with_shuffle.png 104KB
task3_plot.png 102KB
task3_model2_plot.png 102KB
test.png 100KB
4b.png 93KB
task3b_softmax_train_loss.png 93KB
task2b_binary_train_loss.png 89KB
task2e_train_accuracy_shuffle_difference.png 59KB
task2b_binary_train_accuracy.png 56KB
task3b_softmax_train_accuracy.png 49KB
task4c_l2_reg_accuracy.png 48KB
precision_recall_curve.png 43KB
task4d_l2_reg_norms.png 13KB
task4b_softmax_weight_l_0.png 9KB
task4b_softmax_weight_l_1.png 7KB
4c.png 6KB
eval_detection_voc.py 14KB
task2.py 12KB
task2a.py 9KB
transforms.py 9KB
trainer.py 8KB
mnist_object_dataset.py 7KB
task3d.py 7KB
tests.py 6KB
task3.py 6KB
task3.py 6KB
box_utils.py 5KB
task2.py 5KB
task2.py 5KB
task3a.py 5KB
task3.py 5KB
task4d.py 5KB
config.py 5KB
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