Pinned Repositories
enhanced-UGATIT
增强版U-GAT-IT的Pytorch实现
keras-radam
tf-keras-implemented RAdam
license-plate-generator
**车牌生成
mtcnn-plate-detection
MTCNN实现车牌检测
multi-label-classification
基于tf.keras的多标签多分类模型
PyTorch-Image-Classification
基于PyTorch框架实现的图像分类网络
RankIQA.PyTorch
基于PyTorch实现的图像质量评估模型RankIQA
Stacked_Autoencoder
用 MATLAB 实现深度学习网络中的 stacked auto-encoder：使用AE variant（de-noising / sparse / contractive AE）进行预训练，用BP算法进行微调
Weighted-Cost-Based-SAE
训练一个SAE：预训练AE阶段，对每个输入神经元与输出神经元间的欧式距离进行加权作为cost function；微调SAE阶段用BP。而加权权重的选择，用PSO进行优化。
YOLOv3-tensorflow
tf-keras-implemented YOLOv3
zheng-yuwei's Repositories
zheng-yuwei/license-plate-generator
**车牌生成
zheng-yuwei/RankIQA.PyTorch
基于PyTorch实现的图像质量评估模型RankIQA
zheng-yuwei/multi-label-classification
基于tf.keras的多标签多分类模型
zheng-yuwei/PyTorch-Image-Classification
基于PyTorch框架实现的图像分类网络
zheng-yuwei/Stacked_Autoencoder
用 MATLAB 实现深度学习网络中的 stacked auto-encoder：使用AE variant（de-noising / sparse / contractive AE）进行预训练，用BP算法进行微调
zheng-yuwei/enhanced-UGATIT
增强版U-GAT-IT的Pytorch实现
zheng-yuwei/Weighted-Cost-Based-SAE
训练一个SAE：预训练AE阶段，对每个输入神经元与输出神经元间的欧式距离进行加权作为cost function；微调SAE阶段用BP。而加权权重的选择，用PSO进行优化。
zheng-yuwei/YOLOv3-tensorflow
tf-keras-implemented YOLOv3
zheng-yuwei/keras-radam
tf-keras-implemented RAdam
zheng-yuwei/mtcnn-plate-detection
MTCNN实现车牌检测
zheng-yuwei/YOLOv2-tensorflow
tf-keras-implemented YOLOv2
zheng-yuwei/Auto-Encoder-Variants-Object-Oriented
用matlab实现AE的各种变种，并打包成类（BP，AE，SAE，GAE，weighted-cost-based SAE，enhanced learning SAE(还没完成）).
zheng-yuwei/my-github-blog-comments
用于存放我github博客的评论
zheng-yuwei/academicpages.github.io
Github Pages template for academic personal websites, forked from mmistakes/minimal-mistakes
zheng-yuwei/zheng-yuwei
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快乐的灵魂