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RCF-pytorch：增强版PyTorch实现CVPR 2017边缘检测模型的卷积功能

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简介：
RCF-pytorch是基于PyTorch框架开发的一个项目，用于实现CVPR 2017年提出的边缘检测算法RCF（Residual Channel Attention Network for Image Edge Detection），增强了该模型在图像边缘检测中的性能。 边缘检测卷积功能的丰富性得益于Xuanyi Li的工作。如果您在使用过程中遇到任何问题，请联系作者。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.808 ODS F分数。以下是侧面输出和预测示例引用： 如果我们的工作对您的研究有帮助，您可以考虑引用以下文献： @article {RcfEdgePami2019， 作者= {刘云，郑明明和胡晓伟，边佳旺，张乐，陈柏和唐金辉}， 标题= {用于边缘检测的更卷积特征}， 年份= {2019} ， journal = {IEEE Trans。 图案肛门。 马赫Intell。} } @inproceedings {RCFEdgeCVPR2017， 标题= {用于边缘检测的更丰富的卷积特征}， 作者= {刘云和郑明明，胡小伟和王旺和白百信}， 书名= {IEEE CVPR}， 年= {2017} }

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  • RCF-pytorch：增强版PyTorch实现CVPR 2017边缘检测模型的卷积功能
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    RCF-pytorch是基于PyTorch框架开发的一个项目，用于实现CVPR 2017年提出的边缘检测算法RCF（Residual Channel Attention Network for Image Edge Detection），增强了该模型在图像边缘检测中的性能。 边缘检测卷积功能的丰富性得益于Xuanyi Li的工作。如果您在使用过程中遇到任何问题，请联系作者。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.808 ODS F分数。以下是侧面输出和预测示例引用： 如果我们的工作对您的研究有帮助，您可以考虑引用以下文献： @article {RcfEdgePami2019， 作者= {刘云，郑明明和胡晓伟，边佳旺，张乐，陈柏和唐金辉}， 标题= {用于边缘检测的更卷积特征}， 年份= {2019} ， journal = {IEEE Trans。 图案肛门。 马赫Intell。} } @inproceedings {RCFEdgeCVPR2017， 标题= {用于边缘检测的更丰富的卷积特征}， 作者= {刘云和郑明明，胡小伟和王旺和白百信}， 书名= {IEEE CVPR}， 年= {2017} }
     
  • RCF：增强的边缘检测卷积功能
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    RCF（Refined Contextual Features）是一种先进的图像处理技术，专注于改进边缘检测精度和效率。通过优化卷积运算，它能够更精确地识别并突出图像中的关键边界信息，从而在物体识别、场景分析等领域展现出卓越性能。 我们已发布了关于现有边缘检测的精确度-召回率（PR）曲线的数据与代码，并在本段落中提出了一种使用更丰富的卷积特征（RCF）进行精准边缘识别的新方法。鉴于自然图像中的对象具有多种比例及长宽比，学习层次化的表示对于边缘检测至关重要。研究显示CNN对此任务十分有效；然而随着接收场的增大，CNN内的卷积特性逐渐变得粗糙。基于这些观察结果，我们尝试在这一具挑战性的视觉任务中采用更丰富的卷积特征。 建议中的网络通过整体结合所有有意义的卷积特性来充分利用对象多尺度和多层次的信息以执行图像到图像预测。利用VGG16模型，在多个可用数据集中实现了最先进的性能表现。特别是在著名的BSDS500基准测试上，我们达到了0.811的ODS F测度，并保持了较快的速度（每秒处理八帧）。此外，我们的RCF快速版本则在以30FPS运行时获得了0.806的ODS F测度。
     
  • GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现
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    GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。 使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。 探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。 模型训练：相关的代码位于tra目录下。
     
  • BlazeFace-PyTorch: PyTorch中的BlazeFace人脸检测模型实现
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    简介：BlazeFace-PyTorch是在PyTorch框架下对BlazeFace算法的人脸检测模型进行的高效实现，适用于实时应用和研究开发。 Python中的BlazeFace 是一种由Google Research 提供的快速且轻量级面部检测器，并作为Google 框架的一部分提供预训练模型。除了边界框外，BlazeFace 还可以预测脸部关键点的六个位置（即两只眼睛、两个耳朵、鼻子和嘴巴）。由于BlazeFace 被设计为在移动设备上运行，因此其预训练模型采用TFLite 格式。 我希望能够使用PyTorch 来调用它，于是进行了转换。需要注意的是，MediaPipe 模型与BlazeFace 论文中的描述略有不同：它采用了3x3 的深度卷积而非5x5；并且仅包含一个“单个” BlazeBlock 而非论文中提到的两个“双重” BlazeBlock。 此外，在BlazePaper 中提及了两种模型版本，一种是为前置摄像头设计的，另一种则是为了后置摄像头。然而，本仓库只包含了前置摄像头版本，并且这是唯一能找到经过官方训练的数据集的型号。
     
  • 标题：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码
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    这段简介可以描述为：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码 是一个基于深度学习框架 PyTorch 开发的项目，旨在提供一套完整的边缘检测解决方案。该项目包含了各种预训练模型和定制化功能，适用于不同层级的数据分析需求，致力于提高图像处理中的边界识别精度。 全面嵌套边缘检测的PyTorch代码由XuanyiLi创建。如果您在使用过程中遇到任何问题，请联系作者。 我的PyTorch模型的最佳结果现在是0.772 ODS F分数。以下是侧面输出和预测示例： SGD无调优，学习率1e-8 亚当之纹章，学习率1e-4 如果我们的工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献： @InProceedings{xie15hed, author = {Xie, Saining and Tu, Zhuowen}, Title = {Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle = Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Year = {2015} }
     
  • DexiNed：适用于边缘检测的WACV20模型DexiNed的Tensorflow版本（也有PyTorch版本）
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    DexiNed是专为边缘检测设计的高性能模型，最初在WACV 2020上发布。本项目提供了该模型的TensorFlow实现（同时支持PyTorch），便于用户快速部署和研究。 这项工作提出了一种新的用于边缘检测的卷积神经网络（CNN）结构——DexiNed。与现有的基于CNN的边缘检测器不同，此模型具有单阶段训练过程，并且能够克服现有模型在处理边缘检测数据集时遇到的问题。此外，DexiNed无需预先训练的权重，可以从零开始进行训练并减少参数调整的时间。 为了获取有关DexiNed的详细信息，请查阅相关文档和资料。对于希望使用PyTorch或TensorFlow测试此模型的研究者来说，需要满足一定的前提条件才能顺利运行该模型。
     
  • ConvGRUCell-pytorch：在PyTorch中实现的卷积GRU单元
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    ConvGRUCell-pytorch是一个基于PyTorch框架的开源项目，提供了一个高效的卷积门控循环单元（ConvGRU）的实现，适用于图像序列处理和时空数据建模。 将GRU转换为适用于PyTorch的卷积GRU。在进行这种转换时，请确保遵循相关的数学和架构原则以适应卷积操作的需求。这通常涉及到对隐藏状态和输入数据应用卷积滤波器，以及可能需要调整门控机制来处理空间结构化的序列数据。
     
  • KPConv-PyTorch：基于PyTorch的内核点卷积实现
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    KPConv-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的高性能深度学习库，专注于执行高效的内核点卷积操作，特别适用于点云数据处理和三维形状识别任务。 Hugues THOMAS创建的这个存储库包含了PyTorch中的内核点卷积（KPConv）。Tensorflow也提供了一种实现方式（尽管是原始但较旧的版本）。KPConv是我们ICCV2019论文中介绍的一种点卷积算子。如果您发现我们的工作对您的研究有所帮助，请考虑引用以下文献： @article{thomas2019KPConv, Author = {Thomas, Hugues and Qi, Charles R. and Deschaud, Jean-Emmanuel and Marcotegui, Beatriz and Goulette, Fran{\c{c}}ois and Guibas, Leonidas J.}, Title = {KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point}
     
  • MATLAB中的图像增强与边缘检测
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    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境下进行图像处理技术的应用，着重讲解了如何利用该软件实现图像增强和边缘检测的技术细节及案例分析。 MATLAB 图像增强和边缘检测是图像处理与目标识别中的关键技术。通过这些技术可以改善图像质量，并准确地提取出感兴趣的目标区域。
     
  • DeepForest-pytorch：基于Pytorch的树冠RGB检测深林模型实现
    优质
    DeepForest-pytorch是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包，专为树木冠层的RGB图像分类与检测设计，适用于生态学研究及林业管理。 DeepForest 是一个用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠的Python软件包。它包含了一个预先构建并根据国家生态观测站网络（NEON）数据进行训练的模型，用户可以在此基础上通过注释和训练来创建自己的定制化模型。 该工具使用基于远程感测技术（RVA，即RGB图像）的预处理核心树冠检测模块。DeepForest 的开发证明了 NEON 数据集的有效性，并且可以通过这种技术从大量机载影像中准确地识别出单个树木的位置和特征信息。