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Unet_pytorch-master_(zip).

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简介:
Unet_pytorch-master 是一个基于 PyTorch 框架实现的 U-Net 神经网络模型项目,适用于医学图像分割等任务。包含源代码和预训练模型。 PytorchUNetRGB是一个方便学习的工具,效果良好。众所周知,Unet主要用于医学图像分割,并在此基础上进行了一些改良。希望大家都喜欢它。另一个优点是所需数据集较少。

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客服
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  • Unet_pytorch-master_(zip).
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    Unet_pytorch-master 是一个基于 PyTorch 框架实现的 U-Net 神经网络模型项目,适用于医学图像分割等任务。包含源代码和预训练模型。 PytorchUNetRGB是一个方便学习的工具,效果良好。众所周知,Unet主要用于医学图像分割,并在此基础上进行了一些改良。希望大家都喜欢它。另一个优点是所需数据集较少。
  • Stewart_Platform-master_(zip).zip
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    Stewart_Platform-master_(zip).zip 是一个包含六自由度并联机械臂相关文件和源代码的压缩包。适用于学术研究与机器人技术开发。 这个选项比较好,它包含一个设计界面,可以根据个人需求进行程序的调整,非常直观明了。
  • STM32_HOST_UVC_Camera-master_(zip)
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    STM32_HOST_UVC_Camera-master 是一个开源项目,包含用于基于 STM32 微控制器作为 USB 主机控制 UVC(USB视频类)摄像头的相关代码和资源。 声明:本例程并非本人所有,但找资源不易。该资源使用HAL库与LL库,在IAR平台上基于STM32F4实现UVC摄像头驱动程序,并可直接用于STM32F429搭配LTDC显示屏的环境中。根据LCD驱动接口的不同可以进行相应的替换工作。实测在采用STM32F407ZGT6+fsmc显示视频时,帧率为15fps。
  • stereoReconstruction_python-master_副本.zip
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    stereoReconstruction_python-master_副本.zip 是一个用于立体视觉重建的Python项目代码库副本,包含实现深度估计和3D场景重建的功能模块。 SLAM的Python实现涉及多视图三维重建,包括特征提取、SFM、PMVS以及CMVS等相关功能。
  • CAN总线工具cantools-master_.zip
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    Cantools-master是一套开源的CAN总线通讯开发辅助工具集,提供Python脚本支持解析、数据库生成及消息收发等功能,助力车辆电子工程师高效开发与调试。 CAN总线(Controller Area Network)是一种广泛应用于汽车电子、工业自动化及嵌入式系统的通信协议,因其高效性、可靠性和成本效益而备受青睐。cantools是一款用于处理CAN总线数据的开源工具,支持DBC文件的操作以及消息编码和解码。 在cantools源代码仓库中包含有cantools的核心功能: 1. **DBC文件操作**:DBC是定义节点间通信标准格式的数据文件。cantools可以创建、编辑及解析这些数据库文件,帮助开发者理解和调试CAN网络。 2. **CAN消息编码与解码**:此工具能够将结构化数据转化为符合CAN协议的消息,并能从接收到的原始消息中提取出有意义的信息。 3. **模拟节点通信**:在开发和测试阶段,cantools可以模拟发送接收信息的行为,有助于验证设计并检查设备间交互。 4. **记录与回放功能**:支持对总线上数据进行实时捕捉及后期分析处理,便于离线故障排查。 5. **跨平台性**:可在Linux、Windows以及Mac OS等操作系统上运行。 压缩包内包括以下主要文件和目录: 1. `README.md`——项目简介及使用说明文档 2. `src`——源代码存放位置 3. `tests`——用于验证软件功能的测试用例集合 4. `examples`——展示如何使用cantools进行各种操作(如读写DBC、编码解码CAN消息等)的示例程序。 5. `dbc`——包含一些示范性的DBC文件,供用户学习参考之用。 6. `setup.py`——Python安装脚本,用于将cantools库装入本地环境 7. `LICENSE`——开源许可协议文本 要开始使用此工具,请按照README文档中的指示进行解压、配置和安装。通常需要确保你的Python版本兼容,并执行`setup.py`来完成依赖项及软件本身的安装过程。之后,你可以通过命令行接口(CLI)来进行各种操作,如数据抓取、消息解析以及模拟测试等。 cantools是一个功能强大且实用的CAN总线工具包,可简化开发者处理DBC文件和实际通信任务的过程,并显著提高工作效率。
  • STM32_HT1621B_HAL-master_库文件
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    这是一个针对STM32微控制器和HT1621B芯片的HAL(硬件抽象层)库文件项目,旨在简化与HT1621B芯片的接口操作,并提供给开发者便捷高效的编程体验。 STM32单片机驱动HT1621B LCD的实现涉及到硬件连接与软件编程两个方面。在硬件上需要正确配置GPIO引脚以控制LCD模块,并确保电源供应符合要求;而在软件部分,则需编写初始化函数,设置相关寄存器值以及数据传输协议来操作该显示组件。通过这种方式可以实现在STM32微控制器平台上对HT1621B液晶屏的有效驱动和应用开发。
  • channel-f90-master_流体流动管道_channelflow_channel_dns_源码.zip
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    这是一个包含用于模拟流体在管道中流动的DNS(直接数值模拟)代码的压缩文件,适用于研究和教育目的。 标题中的channel-f90-master_管道_fluidflow_channelflow_channel_dns_源码.zip揭示了这个压缩包文件的主要内容:它包含了用于研究流体流动的DNS(直接数值模拟)代码,尤其是针对管道流动场景的一种高级方法。DNS在计算流体力学中通过不依赖任何近似或平均过程来提供最精确的流体流动解决方案。 描述中的channel-f90-master可能指的是一个特定版本的代码库,可能是用Fortran编程语言编写的(F90是Fortran 90的简称),广泛用于科学计算。管道_fluidflow部分明确指出这个代码是用来模拟管道中的流体流动。channelflow可能是一个专门处理通道流动问题的软件或框架。channel_dns进一步强调了该代码专注于解决通道内的DNS问题。 压缩包内文件列表中,尽管没有具体提及,但我们可以假设包含以下内容: 1. **源代码文件**:很可能包括.f90或.f扩展名的Fortran源代码文件。 2. **输入文件**:可能有.dat或其他格式的配置文件用于设置模拟参数如管道尺寸、流体性质和边界条件等。 3. **输出文件**:存储了速度分布及压力数据等结果,可能是.txt或.bin形式的数据文件。 4. **文档资料**:包括README之类的说明性文本提供编译运行指导以及理论背景信息。 5. **测试案例**:示例输入与预期输出帮助验证代码正确性和功能完整性。 6. **编译脚本**:可能有.sh或.bat等格式的自动化构建执行脚本。 DNS在流体力学研究中应用广泛,可以用于探讨湍流、流动稳定性及边界层特性等问题。对于管道流动而言,DNS能够揭示诸如速度分布、涡旋生成与消失过程以及湍动能变化这类细节信息。由于计算量巨大,通常需要高性能计算机来完成这些任务,并且优化代码以提高效率至关重要。 为了有效地理解和使用这份源码,用户应当具备Fortran编程基础和流体力学知识(特别是Navier-Stokes方程及DNS的基本原理)。同时熟悉并行计算与HPC环境也是非常重要的。
  • Multinettx-Master_复杂网络
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    Multinettx-Master是一款专为研究和分析复杂网络设计的强大工具。它支持大规模网络数据处理,提供多种算法进行网络结构解析、社区发现及预测建模。 复杂网络理论是研究现实世界中各种系统结构与动态的重要工具,在生物学、社会学、信息科学及计算机科学等多个领域都有广泛应用。然而,如何有效地建模和分析多层网络(即包含多个相互关联的网络层次)成为了一个重要挑战。Multinetx是一个专门用于处理这种复杂问题的Python库,它为研究者提供了一种灵活且强大的工具来解决多层网络的问题。 Multinetx的核心特性在于其能够处理具有多种类型节点和边的网络,这些网络既可以是同构(所有节点与边属于同一类别)也可以是异构(不同属性或类别的节点和边共存)。这种灵活性使得它能准确地反映现实世界中的复杂系统,例如社交网络中的人际关系以及生物网络中分子间的相互作用。此外,Multinetx提供了丰富的数据结构及方法来创建、修改与操作多层网络,并支持多种格式的数据导入导出功能(如GraphML和GEXF),方便了数据交换与共享。 库内还包含了一系列的网络分析算法,包括社区检测、路径搜索以及度中心性计算等,这些工具有助于揭示复杂系统的结构特征及动态行为。使用Multinetx进行多层网络研究时,首先需要理解其基本概念:如“网络层次”、“节点集”和“边集”。其中,“网络层次”代表系统的一个方面或时间步骤;每个层次可以有自己的节点与边;而所有共享的节点则组成一个“节点集”,描述了不同层级间的关系则是通过“边集”。 这些基础元素帮助构建复杂的模型,并进行深入分析。在实际应用中,Multinetx可用于多种场景:例如,在社交网络研究里,不同的关系类型(如朋友、同事和亲戚)可以视为独立的层次;而在生物系统方面,则可将蛋白质、基因及代谢物作为不同类型的节点来建立多层结构。通过这种方式揭示生命系统的复杂交互。 综上所述,Multinetx为复杂网络的研究提供了一个全面框架:不仅简化了建模过程,还支持深度分析工作。无论是初学者还是资深研究者都能从中受益,并进一步理解现实世界中的复杂系统及其隐藏规律。
  • DataMatrixForAndroid-master_安卓DataMatrix_app_matrix-an
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    DataMatrixForAndroid-master是一款专为安卓设备设计的数据矩阵编码应用,提供高效、便捷的数据存储与读取功能。 安卓APP生成DM码,仅供大家参考与学习,不作其他用途。
  • hnn_fpga-master_(简略版)_hnn_
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    HNN_FPGA-Master是一款专注于神经形态计算的FPGA开发工具包,适用于快速构建和测试基于HNN(层次化神经网络)模型的应用程序。 标题 hnn_fpga-master_hnn_ 暗示了这是一个关于 Hopfield 神经网络(HNN)在FPGA上的实现项目,主要目的是寻找具有6个节点的拓扑的最佳路径。在这个项目中,开发者可能利用了FPGA的并行处理能力来加速HNN的计算过程,从而更高效地解决路径优化问题。 Hopfield神经网络由John J. Hopfield于1982年提出,是一种人工神经网络模型,主要用于存储和检索信息。它以网络状态的能量函数为基础,通过迭代更新每个神经元的状态,最终达到稳定状态,并将该状态视为网络所要搜索的信息的表示形式。在本项目中,HNN可能被用来模拟节点间的相互作用,寻找最小能量路径即最优路径。 FPGA是一种可编程硬件设备,允许用户根据需求定制逻辑电路。由于其高度并行性和低延迟特性,FPGA常用于高性能计算、实时处理和嵌入式系统等领域。将HNN部署在FPGA上可以极大地提高计算速度,在解决大量计算密集型任务时尤其有效,如路径规划。 描述中提到的“6节点的拓扑”,这可能指的是包含六个位置的网络或图,其中每个点代表一个特定的位置,并且边则表示这些点之间的关系。寻找最佳路径的问题可能是旅行商问题(TSP)的一个变种或者更简单的最短路径问题,如Dijkstra算法或A*算法。在HNN中,节点间的连接权重会根据某种成本函数设置,网络的动态演化将找到最低总成本的路径。 压缩包“hnn_fpga-master”通常包含以下内容: 1. `README.md`:项目简介、安装指南和使用说明。 2. `src`:源代码文件,可能包括HNN算法实现及FPGA接口代码。 3. VHDL或Verilog文件:用于定义FPGA设计的硬件描述语言实现。 4. `testbench`:仿真测试用例,用于验证设计方案的功能性。 5. Makefile:构建脚本,编译和下载到FPGA的过程控制工具。 6. `simulations`:包含仿真结果和分析的数据集。 7. `data`:可能包括节点拓扑及权重数据。 综合以上信息可知,这个项目将Hopfield神经网络应用于FPGA中以快速解决具有六个节点的网络结构中的路径优化问题。通过利用硬件加速技术,实现了高效的路径搜索,并且提供了完整的开发流程,从设计、仿真到硬件实现。对于学习者来说,这是一个很好的案例研究对象,可以深入理解HNN的工作原理以及如何将其与硬件结合来提高计算效率。