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DeepCrack

深度学习驱动的自动裂缝检测网络

DeepCrack是一种端到端深度卷积神经网络,用于自动裂缝检测。该网络通过学习分层卷积特征来表示裂缝,融合多尺度特征以捕捉线性结构。基于SegNet架构,DeepCrack在三个挑战性数据集上平均F值超过0.87,性能优于现有方法。项目提供四个裂缝数据集和预训练模型,为相关研究提供支持。

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架
GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域
Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubMachine LearningNeural Networks开源项目
Coursera上的深度学习专项课程,帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授,涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究,帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者,都能通过该课程提升深度学习技能,进入人工智能领域。
techniques - 一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术
Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别,适用于城市规划、环境监测等多个领域。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
NeuralBlock - 智能识别YouTube视频赞助内容的神经网络工具
GithubNeuralBlockYouTube赞助检测开源项目机器学习神经网络语音识别
NeuralBlock是一个开源的神经网络项目,致力于自动识别YouTube视频中的赞助内容。它能够判断整段文本或单个词是否属于赞助部分,为用户提供精准的视频内容分析。该项目基于大规模众包数据训练,采用先进的深度学习技术,并提供便捷的Web应用界面。NeuralBlock不仅提高了视频观看体验,还为内容创作者和广告主提供了有价值的数据洞察。未来,项目将进一步提升识别准确度,整合视频图像信息,并扩展多语言支持,为全球用户提供更全面的服务。
TopoNet - 自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法
GithubOpenLane-V2TopoNet图神经网络场景拓扑推理开源项目自动驾驶
TopoNet是一个端到端框架,用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构,整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能,为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型,促进自动驾驶研究发展。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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