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unet:通用U-Net Tensorflow 2实现的语义分段
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2021-05-25
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Tensorflow Unet 这是提出的通用U-Net实现 用Tensorflow 2开发。 该项目是对原始的重新实现。 最初,该代码是开发的,并用于。 可以训练网络对任意成像数据执行图像分割。 请查看“部分,随附的或上的玩具问题,或者查看上的Oxford Oxford Pet Segmentation示例。 该代码未绑定到特定的细分,因此可以将其用于玩具问题中以检测嘈杂图像中的圆圈。 应用于更复杂的应用,例如在射电天文中检测射频干扰(RFI)。 或在宽视场成像数据中检测星系和恒星。 U-Net的体系结构元素包括收缩和扩展路径: 当您使用unet进行激动人心的发现时,请引用描述包装的文件: @article{akeret2017radio, title={Radio frequency interference mitigation using deep conv
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unet-master.zip (50个子文件)
unet-master
setup.py 568B
.gitignore 509B
src
unet
trainer.py 8KB
datasets
circles.py 1KB
__init__.py 0B
oxford_iiit_pet.py 2KB
__init__.py 725B
utils.py 2KB
unet.py 9KB
metrics.py 598B
schedulers.py 3KB
callbacks.py 3KB
__init__.py 0B
.travis.yml 164B
Pipfile.lock 85KB
setup.cfg 3KB
LICENSE.txt 34KB
notebooks
circles.ipynb 304KB
oxford_pets.ipynb 8.84MB
scripts
circles.py 2KB
oxford_iiit_pet.py 2KB
README.rst 3KB
tests
conftest.py 225B
test_trainer.py 3KB
test_schedulers.py 734B
test_utils.py 411B
test_unet.py 6KB
Pipfile 347B
.coveragerc 587B
AUTHORS.rst 514B
CONTRIBUTING.rst 1KB
CHANGELOG.rst 128B
docs
api
modules.rst 49B
unet.datasets.rst 518B
unet.rst 982B
toy_problem.png 183KB
requirements.txt 32B
Makefile 7KB
index.rst 217B
conf.py 9KB
galaxies.png 1.08MB
_static
.gitignore 18B
authors.rst 41B
installation.rst 220B
changelog.rst 43B
license.rst 67B
usage.rst 1KB
rfi.png 1.16MB
contributing.rst 32B
unet.png 45KB
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参丸
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