fly-97's Stars
huangpan2507/train_classify_chenyun
在陈云 P45页加上其github 。主要是训练网络,然后喂入训练好的数据,看网络认为属于什么标签;统计训练和测试阶段的loss以及准去率曲线visdom;最后将每个类的准确率统计出来。1. 关于在用visdom时, opts=dict(title='Test Loss&Acc.', legend=['test_loss', 'acc.']中的legend拼写错误,一直没检查出来。 2. 关于使用print(‘xx {}’。format(xx))时,‘{ }’大括号中不能有空格。 3.由于这类数据很大,所以我先将数据集分成更小的数量,检查代码有什么bug,没有bug后再跑整个数据集,这样更快! 4.关于统计每一类预测的准确率还需要在看看,没完全掌握。 5.这是在陈云github上加了visdom曲线,这样更形象
CodeREWorld/Multimodal-Sentiment-Analysis
多模态融合情感分析
ei1994/1_feature_map_fusion
特征图差值融合的异源图像块匹配方法
yinheyi/network_for_fusion
为了写每二篇论文,里面使用了特征的加权融合,需要加权系数的更新,所以写了一个神经网络的框架。
woosual/multiModalityFusionForClassification
多模态数据融合:为了完成多模态数据融合,首先利用VGG16网络和cifar10数据集完成多输入网络的分类,在VGG16的基础之上,将前三层特征提取网络作为不同输入的特征提取网络,在中间层进行特征拼接,后面的卷积层用于提取融合特征,最后加上全连接层。该网络稍作修改就能同时提取两张对应的图片作为输入,在特征提取之后进行融合用于分类。
ReganChai/MultipleFeature
多特征(色调+边缘+纹理)融合的目标跟踪
extratorsion/IrisRecognition
虹膜识别-虹膜分割代码
tanwencn/laravel-manytags
laravel 多态标签模型
jerrylsu/JDMDC2020-Solution-2nd
2020智源-京东多模态对话挑战大赛第二名方案
asfathermou/human-computer-interaction
国科大人机交互大作业:多模态情感识别
huawei-noah/AdderNet
Code for paper " AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?"
xiamenwcy/IrisParseNet
[TIFS 2020]Towards Complete and Accurate Iris Segmentation Using Deep Multi-Task Attention Network for Non-Cooperative Iris Recognition
ChenShihuan/Finger-vein-recognition
华南理工大学课程设计——手指静脉识别项目
wdongdongde/hardnet_triplet-for-Finger-Vein-Recognition
分析siamese,triplet和不同样本选择方式在指静脉识别上的效果,结合hardnet文中的l2网络得到最终一个效果比较好的hardnet_triplet
zhongqianli/deeplabv3plus_pytorch
基于deeplabv3plus网络实现了虹膜图像分割以及水果图像分割
hcshen0111/-pytorch-MNIST-
mnist集的训练模型,准确率97%
BUCT-Vision/BP-Neural-Network
numpy实现的bp算法,代码是pytorch风格,可供pytorch入门学习,配合plotly.js获得良好的训练可视化
digantamisra98/Mish
Official Repository for "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]
cattidea/finger-vein-recognition
🤞 Finger vein recognition