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本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。

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LaTeX-OCR

这是一个基于机器学习的系统,可以将数学公式图像转换为相应的LaTeX代码。系统支持命令行工具、图形用户界面、API和Python集成,提供多种使用方式。适用于不同分辨率的图像,自动优化处理以提高识别性能。还包括模型训练指南和数据集生成工具,适用于科研和教育用途。

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提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。

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SmartOpenCV

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IOPaint

IOPaint是一款基于最新AI模型技术,提供免费且开源的图像修复与扩展工具。该项目支持多种AI模型,如Erase模型和Diffusion模型等,助力用户轻松移除图片中不想要的对象或缺陷。全面支持CPU、GPU以及苹果硅片,并提供丰富的插件,满足各种图片处理需求。用户可通过简易的Web界面操作,编辑和批处理图片,体验逼真的图像处理效果。

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imaginAIry是一个先进的AI工具,支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统,支持Nvidia GPUs,可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式,如深度图、正常图和控制网图等。此外,imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式,如MP4、WebP和GIF,用户可按需生成高质量媒体内容。

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GFPGAN

GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示,包括Huggingface Gradio和Colab,支持增强背景区域,适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。

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