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使用官方代码的meshCNN分割准确率复现

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简介：
本文探讨了利用官方提供的代码重现MeshCNN网络在3D物体分割任务中的准确性，分析了可能影响复现结果的各种因素，并提出相应的解决方案。 使用MeshCNN官方代码复现了其分割准确率，在椅子数据集上的表现稍低一些，其他数据集的结果与论文中的结果基本一致（有高有低但大致相同）。checkpoints文件包含：1. 四个分割数据集的测试准确率记录testacc_log.txt以及最终生成的分割模型latest_net.pth；2. 部分训练参数和loss日志也保存在相关文件中；3. 还保存了部分测试模型经过塌边处理后的池化网格，方便可视化。

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  • 使用官方代码的meshCNN分割准确率复现
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    本文探讨了利用官方提供的代码重现MeshCNN网络在3D物体分割任务中的准确性，分析了可能影响复现结果的各种因素，并提出相应的解决方案。 使用MeshCNN官方代码复现了其分割准确率，在椅子数据集上的表现稍低一些，其他数据集的结果与论文中的结果基本一致（有高有低但大致相同）。checkpoints文件包含：1. 四个分割数据集的测试准确率记录testacc_log.txt以及最终生成的分割模型latest_net.pth；2. 部分训练参数和loss日志也保存在相关文件中；3. 还保存了部分测试模型经过塌边处理后的池化网格，方便可视化。
     
  • MATLAB代码用于精确率/召回率、ROC、准确率和F值测量
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    本MATLAB工具包提供计算模型性能评估指标的函数，包括精确率/召回率曲线、ROC曲线、准确性及F值，适用于各类分类算法的测试与比较。 Matlab代码用于计算和可视化分类中的混淆矩阵、精确率/召回率、ROC曲线、准确率、F值等指标。
     
  • MATLAB代码30行实现RAISR：“快速准确的图像超分辨率”
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    本文介绍了一种使用MATLAB编写的简短代码（仅30行），实现了高效的图像超分辨率技术RAISR。该方法能够迅速提升图像质量，同时保持细节和清晰度。 在Matlab R2016a环境下运行runRAISRTest.m文件可以完成论文《RAISR: Rapid and Accurate Image Super Resolution》中的训练和测试全过程。可以通过更改代码中的scale和LR_patch_size值来执行新的训练任务。由于RAISR的训练过程较长，需要从插值后的HR图像中提取patch，大约耗时3-4小时。已经保存了训练好的结果在名为RAISR_result的文件夹下；将runRAISRTest.m文件第22、23行注释掉后即可直接进行测试。所用的结果数据采用了patch_size为11和scale为3的设置，并从训练图像中提取出约7000万个patch用于训练。计算是在MacOS系统，配备2GHz Intel Core i5处理器及8GB 1867MHz LPDDR3内存环境下完成；其中使用的Bicubic方法是自行实现的版本，并未包含Antialiasing处理。
     
  • SOLOv2: 实例分割的非官方实现-源码
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    简介：本项目提供了一个非官方的SOLOv2实例分割算法的源代码实现，旨在为研究者和开发者提供一个灵活的学习和实验平台。 SOLOV2：实例分割，非官方实现。
     
  • 准确性评估的分割算法
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    该文探讨了一种用于准确度评测的图像或数据分割算法，旨在提升计算机视觉和模式识别领域中对象边界定义的精确性。 该算法主要针对分割后的准确度进行评价，并能定量测定出分割的效果。
     
  • CIFAR-10：利用Keras实现88%准确率的分类预测
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    本项目使用Python深度学习库Keras在CIFAR-10数据集上构建并训练模型，最终实现了高达88%的图像分类准确率。 该项目旨在使用CNN预测CIFAR-10数据集的标签，并采用Keras进行深度学习实施。几乎所有代码都是以IPython笔记本的形式呈现。最终精度分类错误指标图是项目的一部分，该图依赖于Jupyter、Keras以及TensorFlow和Matplotlib库。 内容包括： - Helper功能：帮助程序用于将数据解码并获取到IPython笔记本中。 - Basic功能：测试助手功能，并列出数据集中的图像。 - Simple CNN：从Keras示例中提取的简单CNN实现，以IPython Notebook形式展示。 - Improved CNN：使用具有图像增强特性的纯CNN网络来降低模型准确性的IPython Notebook。 项目还包括保存的不同模型文件（.h5）。
     
  • DeeplabV3plus 语义分割模型复现代码
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    本项目旨在复现DeepLabV3+语义分割模型，提供完整的代码实现和详细的配置说明，助力于计算机视觉领域的研究与应用。 本资源是语义分割模型 DeeplabV3plus 的 PyTorch 实现，其 backbone 包括 Xception、Resnet101 和 MobilenetV2。项目仅提供代码，没有包含训练后的模型。
     
  • 基于MATLAB的频率分割复用仿真
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    本研究利用MATLAB进行频率分割复用技术的仿真分析，探讨其在通信系统中的应用效果及优化策略。 在通信系统中，当一条物理信道的传输能力高于一路信号的需求时，该信道可以被多路信号共享。复用技术用于解决如何利用一条信道同时传输多路信号的问题，其目的是充分利用信道的频带或时间资源，提高信道利用率。频分复用（FDM）是一种按频率来划分信号的复用方式。
     
  • Caffe-ssd的准确率与召回率分析
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    本研究深入分析了基于caffe框架的ssd算法在目标检测任务中的表现，重点探讨其准确率和召回率之间的关系及优化策略。 Caffe-SSD的solver.cpp经过修改后可以输出准确率、召回率以及PR曲线值。
     
  • Python源代码实现泰坦尼克号0.81准确率.py
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    这段Python代码提供了如何使用Python编程语言来分析泰坦尼克号生存数据集，并实现了逻辑回归模型以达到大约0.81的预测准确性。适合初学者和中级程序员学习数据分析与机器学习的基础应用。 这是Kaggle泰坦尼克号比赛的一个准确率为0.81的Python数据分析源代码。这场比赛被称为“传说中的泰坦尼克机器学习挑战”，是初学者接触机器学习竞赛的理想选择，帮助你熟悉Kaggle平台的工作原理。参赛者需要使用机器学习技术来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。